神经网络中信息缺失的问题我在 JMP pro 中使用神经网络，但对其中缺少信息有疑问。
JMP手册说
'对于连续变量，缺失值由变量的平均值替换。 此外，还有一个缺失值指示器，名为 丢失, 被创建并包含在模型中。'但它到底是什么意思“一个缺失值指标，命名为 丢失，已创建并包含在模型中”。如果有人知道，请教我数学程序。
谢谢你，
分析回复：神经网络中信息缺失的问题哦，值 47.2628571428571 是计算出来的常量！
我明白了，真的很感激！！！
你能告诉我这个方法的名字吗？？非常有趣。
另一个问题是为什么选择tanh函数作为激活函数时乘以0.5？
脚本说'tanh 0.5*((-0.0023784672793723)*X1+X2*(0.395636947029777+(-0.0023784672793723)*47.2628571428571))
X1=不缺失值，X2=0表示不缺失，1表示缺失，
回复：神经网络中信息缺失的问题如果术语是输入或节点，则这些值分别是应用于节点或响应的线性组合中的权重。 所以0.395636947029777 是 X2 的权重。 当 X1 不缺失时它贡献 0，当 X1 缺失时它贡献 0.395636947029777。
值47.2628571428571是隐藏层线性组合中的常数。 这不是平均值，它取决于缺失的行。
回复：神经网络中信息缺失的问题感谢您的快速回答。
当存在错误数据时，我可以理解 0 或 1 个选择的算法。
还有一个问题，下面的公式是连接一个 Xfactor 和隐藏层第一个节点的脚本的一部分。
(-0.0023784672793723)*X1+X2*(0.395636947029777+(-0.0023784672793723)*47.2628571428571)
X1=不缺失值，X2=0表示不缺失，1表示缺失，
-0.0023784672793723 外观权重。
我想知道 0.395636947029777 和 47.2628571428571 是什么？
在这种情况下，平均值是 47.9287 而不是 47.2628571428571...
回复：神经网络中信息缺失的问题模型（不是数据表）中的指标列包含 0，如果观测值不缺失，如果缺失，则为 1。 该指示变量成为另一个预测变量。 如果缺失数据不提供信息，则该指标的权重接近于零。
