Python 用神经网络验证这种处理缺失值的方法_Python_Keras_Neural Network

Python 用神经网络验证这种处理缺失值的方法

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Python 用神经网络验证这种处理缺失值的方法,python,keras,neural-network,Python,Keras,Neural Network,我有一个类似这样的功能（我没有足够的代表来上传图像，我只能描述它，在任何情况下，这里是链接-->）：分布为高斯分布，最小值为0，最大值为1 对应于值0，有一个巨大的条形图，对应于数据点的3/5 如果我使用基于规则的算法（RF、XGboost），我可以得到非常好的结果，但我正在努力使用NN（不确定这是否取决于此或其他原因）您能确认这是NN可以处理的分发吗？否则，你有什么建议非常感谢很难说清楚您在做什么，因为轴没有标记，但是NN可以处理这种分布，但可能很差。然而，你应该仔细观察你想要达到的

我有一个类似这样的功能（我没有足够的代表来上传图像，我只能描述它，在任何情况下，这里是链接-->）：

分布为高斯分布，最小值为0，最大值为1
对应于值0，有一个巨大的条形图，对应于数据点的3/5

如果我使用基于规则的算法（RF、XGboost），我可以得到非常好的结果，但我正在努力使用NN（不确定这是否取决于此或其他原因）

您能确认这是NN可以处理的分发吗？否则，你有什么建议

非常感谢

很难说清楚您在做什么，因为轴没有标记，但是NN可以处理这种分布，但可能很差。然而，你应该仔细观察你想要达到的目标。当我看它的时候，我想把它分为两个独立的问题，并对神经网络进行非零分布的训练，并有一些单独的东西来处理零。相反，你可以认为这是一个非常不平衡的数据集，有很多方法/文献处理这些，（真的只是谷歌“神经网络不平衡数据集”）< /P> RF和XGBOOST；基于规则？谢谢你的反馈，迈克。请注意，我所说的变量是一个特性，而不是一个目标变量，因此不平衡数据集的技术（我已经在使用）没有什么用处。问题是，对于这种分布，我有很多特性。这一项特别表示，如果提供贷款，客户在过去一年中已经偿还了多少。If遵循一种高斯分布，除了有很多客户支付0…为了清楚起见：你说你成功地使用了RF和XGboost。您是在使用这些功能建模，还是您已经使用RF和XGboost构建了模型，并试图使用NN，但您认为此功能和其他类似功能是NN似乎无法工作的原因？