如何将缺少的值传递给feature_columns.bucketized_column（）？

Question

我有一个Dataset，其列名为my_col。 my_col是一个正数，我想将其转换为5个存储桶的单编码矢量：

fc_my_col = fc.indicator_column(
  fc.bucketized_column(
    fc.numeric_column('my_col'), boundaries=[1000, 2000, 3000, 4000]))
feature_columns = [fc_my_col]
...

inp_layer = fc.feature_columns.input_layer(features_batch, feature_columns)

当my_col有一个值但某些记录没有并且我希望所有5个存储桶指标在这种情况下都为0时，此方法很好用。

我可以为丢失的数字填写默认值，但是由于bucketized_column将整个数字范围存储到存储桶中，因此我将始终属于其中之一。

我可以“忽略”一个存储桶吗？告诉bucketized_column消除“界限”？

谢谢！

Answer 1

使用default_value，如下所示：

fc_my_col = fc.indicator_column(
  fc.bucketized_column(
    fc.numeric_column('my_col', default_value=0), boundaries=[1000, 2000, 3000, 4000]))
feature_columns = [fc_my_col]