神經網絡中信息缺失的問題我在 JMP pro 中使用神經網絡，但對其中缺少信息有疑問。
JMP手冊說
'對於連續變量，缺失值由變量的平均值替換。 此外，還有一個缺失值指示符，名為 丟失, 被創建並包含在模型中。'但它到底是什麼意思“一個缺失值指標，命名為 丟失，已創建並包含在模型中”。如果有人知道，請教我數學程序。
謝謝你，
分析回复：神經網絡中信息缺失的問題哦，值 47.2628571428571 是計算出來的常量！
我明白了，真的很感激！！！
你能告訴我這個方法的名字嗎？？非常有趣。
另一個問題是為什麼選擇tanh函數作為激活函數時乘以0.5？
腳本說'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：神經網絡中信息缺失的問題如果術語是輸入或節點，則這些值分別是應用於節點或響應的線性組合中的權重。 所以0.395636947029777 是 X2 的權重。 當 X1 不缺失時它貢獻 0，當 X1 缺失時它貢獻 0.395636947029777。
值47.2628571428571是隱藏層線性組合中的常數。 這不是平均值，它取決於缺失的行。
回复：神經網絡中信息缺失的問題感謝您的快速回答。
當存在錯誤數據時，我可以理解 0 或 1 個選擇的算法。
還有一個問題，下面的公式是連接一個 Xfactor 和隱藏層第一個節點的腳本的一部分。
(-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 外觀權重。
我想知道 0.395636947029777 和 47.2628571428571 是什麼？
在這種情況下，平均值是 47.9287 而不是 47.2628571428571...
回复：神經網絡中信息缺失的問題模型（不是數據表）中的指標列包含 0，如果觀測值不缺失，如果缺失，則為 1。 該指示變量成為另一個預測變量。 如果缺失數據不提供信息，則該指標的權重接近於零。
