我正在尝试对缺失的数据进行插补（最初是为了测试此缺失的数据是通过从dataSet中的属性中随机删除数据来生成的过程）。我想通过使用ANN来做到这一点。所以我的问题是，如果我在Weka中训练ANN并将类设置为实际类，然后可以通过在此缺少的属性中设置实例的类来使用此ANN来预测缺少的那个的值？我正在尝试执行此操作，但是出现“未定义输入实例格式”错误。
如果答案是否定的，那么，我是否必须为每个缺失的属性训练ANN，将要预测的该特定属性中的数据类设置为该属性，然后将实例用作输入，一旦ANN （或任何其他分类器）经过Arreado训练。对我来说，这意味着需要对每个缺失的属性进行一次培训（实际上是一台机器）。
我认为我要问的是执行回归，但是我没有找到如何在weka中做到这一点
我试图做第一个选择，但没有奏效。我已经在尝试第二个了，但是从计算角度看这太昂贵了。
我使用Weka API for Java。
谢谢大家