machine-learning - 当某些数据点为 0 时，在给定时间跨度内处理百分比变化的最佳实践？

Question

我有一个数据集，其中一些数据点为 0，我正在尝试处理它，以便每个数据点与前一个点相比变化百分比。问题是其中一些点的值为 0，因此有时计算从前一个数据点 0 的百分比变化会导致当前数据点等于无穷大。

是否有更好的方法来处理百分比变化，或者循环神经网络可以使用无穷大作为其一些数据点吗？

我将这些数据输入到由 Keras 支持的循环神经网络中。

Answer 1

这是机器学习中的经典问题。在处理此类问题时，您需要应用所谓的平滑，这通常是eps在分母上添加一个小常数。因此，您需要应用以下转换：

ration = next_step / (eps + small_step)

我建议您设置eps为大于.as1e5中使用的格式1e6的小数点精度。float32keras