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在Keras中如何處理缺失值

小樊
84
2024-04-23 14:18:46
欄目: 深度學習

在Keras中處理缺失值通常需要在數(shù)據(jù)準備階段進行處理。以下是一些處理缺失值的方法：

  1. 刪除包含缺失值的樣本：可以通過使用dropna()方法來刪除包含缺失值的樣本。
import pandas as pd

# 刪除包含缺失值的樣本
data = data.dropna()
  1. 填充缺失值：可以使用fillna()方法來填充缺失值。
# 使用平均值填充缺失值
data.fillna(data.mean(), inplace=True)
  1. 使用Keras的SimpleImputer類來填充缺失值：
from keras.preprocessing import imputation

imputer = imputation.SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
data = imputer.fit_transform(data)

在選擇處理缺失值的方法時，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和具體情況來選擇合適的方法。

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