我想训练一个机器学习模型，它有几个特征作为 X[] 的输入和一个输出作为 Y。例如，每个样本都有一个这样的数据框：X[0], X[1], X[2], X[3], X[4], Y

假设一个样本如下数据只有一个值：X[0], X[1], X[2], X[4], Y这是正常的机器训练问题。

但是现在，如果我想设置 X[3] 多个值，例如示例 1 数据是：

X[0] | X[1] | X[2] |         X[3]         | X[4] | Y
 10  |  5   |   6  | [10, 20, 30, 40, 50] |  7   | 90

样本 2 中的数据为：

X[0] | X[1] | X[2] |         X[3]         | X[4] | Y
 11  |  7   |   5  | [20, 30, 40, 50, 60] |  3   | 80

这是否可以遵循正常的机器训练过程并获得一个模型，该模型可以使用其他示例计算样本，例如：

X[0]   | X[1] |  X[2]  |         X[3]         | X[4] | Y
 10.5  |  6   |   5.5  | [15, 25, 35, 45, 55] |  5   | ???

如果每个 X[3] 的长度不长，则可以将 X[3] 划分为多个新特征，但如果 X[3] 的长度很长（len > 1000）且分布不同，则使得二进制也导致了太多的新特性。有什么方法可以直接处理 X[3] 而不添加新功能？

非常感谢您的帮助。