누락 된 기능에 대한 신경망

Question

교육용 데이터 세트 위 ... F 기능이 있습니다. 이제 주요 기능을 예측하기 위해 설정된 예측 데이터에는 교육 세트에 사용 된 3 가지 기능을 관찰 할 수 없습니다. 그래서 예측을위한 피쳐의 서브 세트 만 가지고있는 반면, 뉴튼 newtork는 광범위한 피쳐에 대한 교육을받습니다.

어떻게 이러한 문제를 해결할 수 있습니까? 누락 된 기능에 대해 신경망을 사용할 수 있습니까? 내 마음 속에는 다음과 같은 것들이있었습니다 : 첫째, 훈련 세트에서 신경 네트워크를 사용하지만, 지금은 빠진 기능들을 훈련시킵니다. 따라서 예측 데이터 세트에서 3 가지 누락 피쳐를 예측할 수 있습니다. 자,이 새로운 예측 데이터 세트에 신경망을 사용합니다.

Answer 1

기능이 없어도 데이터 세트에서 신경망을 실행 해 보았습니까? 뉴럴 네트워크는 모든 특징을 나타낼 필요는 없습니다. 신경 네트워크가 0와 feature is missing의 차이가 표시되지 않는

님의 간단, 신경 네트워크 0에 누락 된 모든 기능의 값을 설정할 수 있습니다. 왜 물어 보지? 입력 값을 0으로 설정하면 해당 입력 노드의 모든 연결은 0 값을 갖게됩니다. 입력 노드에 연결된 숨겨진 뉴런에 아무 것도 추가하지 않습니다.

하지만 그 전에, 이들의 시도는 : 1로

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