基于多特征的数据分类问题

Question

我试图根据一些预先指定的标签对数据进行分类，得到如下4列：

room_class                          room_cluster  room_inb   room_view

Standard single sea view            Standard      single     sea
Deluxe twin Single                  Deluxe        single     -
Suite Superior room ocean view      Suite           -        ocean
Superior Double twin                Superior      Double     -
Deluxe Double room sea view         Deluxe        Double     sea

前面我研究了一个基于Knn分类器的学习模型，只有一个特征列，如下所示：

room_class                          room_cluster 

Standard single sea view            Standard    
Deluxe twin Single                  Deluxe        
Suite Superior room ocean view      Suite           
Superior Double twin                Superior      
Deluxe Double room sea view         Deluxe      

我首先将字符串值填充到数值上，所以'room\u class'将是'Y'集，'room\u cluster'将是具有相同结构的'X'，然后在它们上面运行Knn。但是现在在我想使用的主数据中又添加了两行。如何组合这三行，即'room\u cluster，room\u inb，房间视图进入X，同时保持房间类别为Y，然后在其上训练模型

示例：训练后，模型应将输入分类为以下输出。

输入：带海景的双人高级套房

预期产量：
客房集群：高级
客房：双人房
客房景观：海洋

编辑：这是我针对单个功能集提出的问题：
Classification accuracy based on single Feature set