Question

我正在训练神经网络做回归，（1输入和1输出）。我们x和y分别是通常的输入和输出数据集。

我的问题是y数据集（不是x）的某些值设置为nan，因此拟合为nan。我想知道是否有一个选项可以忽略拟合中的nan值，类似于numpy函数np.nanmean来计算平均忽略nans等等。

如果该选项不存在，我想我必须找到nan值并手动擦除它们，同时擦除对应于nan位置的x中的值在y。

x       y
2       4
3       2
4      np.nan
5       7
6      np.nan
7      np.nan

在这个简单的例子中，应删除y列中的nan值，同时删除x列中的相应值（4,6,7）。

谢谢。

编辑：好的，我在过滤nans时遇到了问题，我这样做：

for index, x in np.ndenumerate(a):
    if x == np.nan:
        print index, x

并且它没有打印任何东西，我确信有纳米值...

编辑（自我答复）：好的，我找到了一种本地化nans的方法：

for index, x in np.ndenumerate(a):
      if x != x:
           print index, x

Answer 1

如评论中所述，只需删除nan作为预处理步骤：

import numpy as np

x = range(2,8)
y = [4,2,np.nan,7,np.nan,np.nan]

for a,b in zip(x,y):
    if str(b) == 'nan':
        x.remove(a)
        y.remove(b)

print x,y

生成[2, 3, 5] [4, 2, 7]。

如果您正在使用某种工具预处理提供np.nan的数据，请检查API是否允许您禁用此行为，并花一点时间考虑这是否真正< / strong>你想要的行为（或者如果你想将它映射到常量，因为你发现你的输入很有价值，即使它们没有标签）。

Keras拟合忽略纳米值

1 个答案: