标签： python machine-learning scikit-learn
我正在构建一个ML系统（带有随机森林），以预测图像中特定对象的坐标（X，Y）。该图像可以包含N个或更少的对象。由于目标的数量应该固定，因此它们始终为N。如果图像中的物体少于N，则我将那些多余的空白位置用-1填充，以便获得相同的目标长度。
我要做的是掩盖这些填充的值，以便在训练期间不考虑它们（类似于我们在神经网络中所做的操作）。如何使用scikit-learn做到这一点？
干杯