在Keras中处理缺失值通常需要在数据准备阶段进行处理。以下是一些处理缺失值的方法:
dropna()
方法来删除包含缺失值的样本。import pandas as pd
# 删除包含缺失值的样本
data = data.dropna()
fillna()
方法来填充缺失值。# 使用平均值填充缺失值
data.fillna(data.mean(), inplace=True)
SimpleImputer
类来填充缺失值:from keras.preprocessing import imputation
imputer = imputation.SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
data = imputer.fit_transform(data)
在选择处理缺失值的方法时,需要根据数据的特点和具体情况来选择合适的方法。
亿速云「云服务器」,即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘,价格低至29元/月。点击查看>>
推荐阅读:Keras中如何处理缺失值