予測のための入力ベクトルにNANを渡す

Question

私は与えられた一連の入力トレーニングデータベクトルを使って訓練された分類器を持っています。トレーニングデータに欠損値があり、numpy.Nan値として入力され、欠損値を入力するために使用されます。

しかし、予測用の入力ベクトルの場合、値が入力されていない入力をどのように渡しますか？私はその値をナノとして渡すべきですか？ imputerはこれで役割を果たしますか？

値を手動で入力する必要がある場合、そのような場合の値を入力するにはどうすればよいですか？既存のデータから平均/中央値/頻度を計算する必要があります。

注：私はsklearnを使用しています。

Answer 1

たとえば、入力ベクトルに重み行列を乗算するため、NaN値を使用することはできません。そのような操作の結果を定義する必要があります。

入力データの隙間がある場合は、データの特定のタイプと構造によっては、「人為的な」値でギャップを埋めるのが一般的です。たとえば、残りのトレーニングデータインスタンスで同じ列の平均値または中央値を使用できます。