Як мы апрацоўваем адсутныя або несапраўдныя значэнні ў працэсе нармалізацыі і стварэння паслядоўнасці?
У працэсе нармалізацыі і стварэння паслядоўнасці ў кантэксце глыбокага навучання з рэкурэнтнымі нейронавымі сеткамі (RNN) для прагназавання крыптавалют апрацоўка адсутных або несапраўдных значэнняў важная для забеспячэння дакладнага і надзейнага навучання мадэлі. Адсутныя або несапраўдныя значэнні могуць значна паўплываць на прадукцыйнасць мадэлі, што прывядзе да памылковых прагнозаў і ненадзейнай інфармацыі. У
Якія два варыянты апрацоўкі адсутных даных у нелікавых слупках?
Апрацоўка адсутных даных у нелікавых слупках з'яўляецца важным этапам папярэдняй апрацоўкі даных для задач машыннага навучання. Пры працы з нелікавымі данымі, такімі як катэгарыяльныя або тэкставыя, ёсць два асноўныя варыянты апрацоўкі адсутных значэнняў: умененне і выдаленне. У гэтым адказе мы падрабязна вывучым гэтыя варыянты і прывядзем прыклады для ілюстрацыі