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r - 如何处理R中神经网络预测结果中的NA

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:50:46 25 4
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我正在泰坦尼克号数据集上应用神经网络(包含 PClass、性别、年龄、Sibsp、Parch、Fare、Embarked)

library(caret)
model_nnet <- train(as.factor(Survived) ~.,
method="nnet",
train_df,
linout=FALSE,
trace = FALSE,
preProcess = c("center", "scale"))

nnet_predict <- predict(model_nnet, test_df)

虽然我期望 nnet_predict 与测试数据帧(418 条记录)的长度相同,但它实际上包含 NA 并且只有 331 个结果。关于如何处理它有什么建议吗?谢谢

最佳答案

寻找

summary(test_df)

您可以看到Age中有缺失值& Fare运行之前列 so predict()您需要修复的功能 NA在这两列中。

一个选择可能是 -

  • 填写NAFare具有平均值的列。
  • 填写NAAge其平均值为 Pclass 的列即
<小时/>
if Pclass==1 then missing_age <- 37
if Pclass==2 then missing_age <- 29
else missing_age <- 24

希望这有帮助!

关于r - 如何处理R中神经网络预测结果中的NA,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45523710/

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