我得到了一个数据集（每日和每月的降雨量数据）但它缺少这么多的 Value . 为了训练我需要填补缺失数据的数据，你能告诉我我该怎么办？我使用SPSS Statistic但看起来 Value 不好或者我做错了方法 .
sample:
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
3 3 5 5 6 7 8 7 8 9 NaN 4
NaN 3 NaN 5 NaN 3 4 NaN 4 6 7 8
7 NaN 4 7 8 9 4 2 NaN 4 6 5
.....................................................
另一个问题是，培训前的数据大多应该是规范化数据，这是正确的吗？谢谢你的回答！祝圣诞快乐！
2 回答
对于丢失的数据，您可以选择使用
mean的现有数据来模拟丢失的数据 . 例如，您需要mean(3, 7) = 5来填充Jan中的NaN，依此类推 . 我认为这可能是最简单的方法 . 您还可以考虑矩阵分解和曲线拟合 .对于规范化，某些分类器不需要规范化数据 . 但是，将数据标准化通常是提高性能的好方法 . 对于神经网络，已知归一化数据是非常有利的 . 所以不要犹豫，这样做 .
按
Ctrl+G，然后单击Special，然后选中Formulas，然后确保仅选中Errors，然后单击OK. 这将选择所有有错误的单元格 . 然后，您可以按Delete清除其内容 .我有时会创建第二个表，其中包含将一个表的值转换为原始值或更容易管理的公式，如建议here .