Neural network Weka中未标记实例对模型构建（神经网络）的影响_Neural Network_Classification_Weka_Missing Data

Neural network Weka中未标记实例对模型构建（神经网络）的影响

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Neural network Weka中未标记实例对模型构建（神经网络）的影响,neural-network,classification,weka,missing-data,Neural Network,Classification,Weka,Missing Data,两种情况：我有一组带有标签“0”、“1”和“？”的实例。我使用带标签的（1,0）来训练多层感知器（默认设置、SMOTE校正、LOOCV来估计性能），建立模型，然后预测“？”实例我使用所有实例（1，0，？）来训练NN（默认设置，1和0实例之间不平衡的SMOTE校正，如前所述，以及LOOCV来估计性能）在两种情况下，每个预测的分数都会发生变化我的问题是，NN如何处理训练集中存在未标记的实例？情况1是一种糟糕的方法吗谢谢

两种情况：

我有一组带有标签“0”、“1”和“？”的实例。我使用带标签的（1,0）来训练多层感知器（默认设置、SMOTE校正、LOOCV来估计性能），建立模型，然后预测“？”实例

我使用所有实例（1，0，？）来训练NN（默认设置，1和0实例之间不平衡的SMOTE校正，如前所述，以及LOOCV来估计性能）在两种情况下，每个预测的分数都会发生变化

我的问题是，NN如何处理训练集中存在未标记的实例？情况1是一种糟糕的方法吗

谢谢