如何使用每天有多个输入行但每天只有一行标签/地面实况(输出)数据的数据来训练机器/深度学习模型

要使用每天有多个输入行但每天只有一行标签/地面实况(输出)数据来训练机器/深度学习模型，可以采取以下步骤：

数据预处理：首先，需要对输入数据进行预处理，将多个输入行合并为一个输入样本。可以根据具体情况选择合适的方法，如将多个输入行拼接成一个长向量或使用递归神经网络（RNN）等模型处理序列数据。
特征工程：根据输入数据的特点，进行特征工程，提取有用的特征。可以使用统计方法、时间序列分析、信号处理等技术来提取特征，以便更好地描述输入数据的特征。
模型选择：根据任务的具体要求和数据的特点，选择适合的机器学习或深度学习模型。可以考虑使用传统的机器学习算法如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，或者使用深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
模型训练：使用标签/地面实况数据作为训练集，将数据输入到选择的模型中进行训练。可以使用常见的优化算法如随机梯度下降（SGD）、Adam等来优化模型参数，以最小化预测结果与实际标签之间的误差。
模型评估：使用评估指标（如准确率、精确率、召回率等）对训练好的模型进行评估，判断模型的性能和泛化能力。可以使用交叉验证、留出法等方法来评估模型的性能。
模型应用：训练好的模型可以用于预测新的输入数据的标签/地面实况。可以将新的输入数据输入到模型中，得到预测结果，并根据需要进行后续的处理和应用。

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注意：以上答案仅供参考，具体的解决方案和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和选择。