在Keras中如何处理缺失值

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：

删除包含缺失值的样本：可以通过使用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()

填充缺失值：可以使用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)

使用Keras的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。