Keras / NN-处理NaN，缺少输入

Question

这些天，我试图自学机器学习，但我的数据集遇到了一些问题。

我的某些行（我使用一些js脚本创建的csv文件，我更有信心在js中这样做）在我试图建立一些猜测模型时是正常的，但是问题是会导致我的训练集中有nan个值。

我的NN并未进行训练，因此我添加了一段代码以将其从我的集合中删除，但是现在我遇到了一些问题，我的模型无法使用来自不同大小的输入。.

所以我的问题是：如何处理丢失的数据？ （我基本上有2行，并且只能具有1的值，并且不能合并它们，因为它不会给出良好的结果）

我可以将其从我的集合中删除，但最终会降低模型的准确性。

PS：如果需要，我回到家时会张贴一些代码。

Answer 1

在训练和推理期间，您需要具有相同的输入大小。如果您缺少缺失值很少（几个百分比），则始终可以选择用0或列平均值替换缺失值 < / strong>。如果（大于50％）缺少更多值，则最好完全忽略该列。请注意，从理论上讲，使其发挥作用的最佳方法是对数据尝试不同的策略。