Я пытаюсь выполнить вменение к отсутствующим данным (первоначально для проверки процесса эти отсутствующие данные генерируются путем случайного удаления данных из атрибутов в наборе данных).Я хочу сделать это с помощью ANN.Итак, мой вопрос: если я обучу ANN на weka, устанавливая класс в фактический класс, то могу ли я использовать этот ANN, чтобы предсказать значение отсутствующего, а затем установить класс экземпляра в этом отсутствующем атрибуте?Я пытаюсь это сделать, но получаю сообщение об ошибке «Не определен формат входного экземпляра».
Если ответ отрицательный, то нужно ли обучать ANN для каждого отсутствующего атрибута, устанавливая класс данныхв этом конкретном атрибуте, который будет прогнозироваться, а затем использовать экземпляр в качестве входных данных, как только ANN (или любой другой классификатор) будет обучен arreado.Для меня это означает, что для каждого недостающего атрибута необходимо выполнить одну тренировку (фактически, одну машину).
Я думаю, что я прошу выполнить регрессию, но я не нашел, как это сделать в weka
Я попытался сделать первый вариант, и он не сработал,Я уже пробую второй, но это кажется слишком дорогим в вычислительном отношении.
Кстати, я использую Weka API для Java.
Спасибо всем