練習のために、ニューラル ネットワークを使用して、2009 年のカップで知識発見とデータ マイニングに関する ACM Special Interest Groupによって述べられた分類 (2 クラス) の問題を解決することにしました。私が見つけた問題は、データセットに多くの「空の」変数が含まれており、それらを処理する方法がわからないことです。さらに2問目が登場。文字列などの他の非 10 進数の処理方法。あなたのベストプラクティスは何ですか?
練習のために、ニューラル ネットワークを使用して、2009 年のカップで知識発見とデータ マイニングに関する ACM Special Interest Groupによって述べられた分類 (2 クラス) の問題を解決することにしました。私が見つけた問題は、データセットに多くの「空の」変数が含まれており、それらを処理する方法がわからないことです。さらに2問目が登場。文字列などの他の非 10 進数の処理方法。あなたのベストプラクティスは何ですか?