Torch中怎么處理缺失數(shù)據(jù)

小億
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2024-03-07 18:28:23

在Torch中處理缺失數(shù)據(jù)的方法有多種，以下是一些常用的方法：

  1. 刪除缺失數(shù)據(jù)：可以使用torch.masked_select()函數(shù)將缺失數(shù)據(jù)過濾掉，只保留非缺失數(shù)據(jù)。例如：
data = torch.tensor([1, 2, float('nan'), 4, float('nan')])
mask = torch.isnan(data)
filtered_data = torch.masked_select(data, ~mask)
print(filtered_data)
  1. 替換缺失數(shù)據(jù)：可以使用torch.where()函數(shù)將缺失數(shù)據(jù)替換為指定的值。例如：
data = torch.tensor([1, 2, float('nan'), 4, float('nan')])
mask = torch.isnan(data)
filled_data = torch.where(mask, torch.tensor(0), data)
print(filled_data)
  1. 使用插值方法填充缺失數(shù)據(jù)：可以使用torch.interp()函數(shù)進(jìn)行插值填充缺失數(shù)據(jù)。例如：
data = torch.tensor([1, 2, float('nan'), 4, float('nan')])
mask = torch.isnan(data)
indices = torch.arange(len(data))
interpolated_data = torch.interp(indices, indices[~mask], data[~mask])
print(interpolated_data)

這些方法可以根據(jù)具體的情況選擇合適的方式處理缺失數(shù)據(jù)。

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