在统计学中，用平均值代替是指根本没有数据，然后用平均值代替。他们把 NAN 用作数据的缺乏或遗漏--他们需要以某种方式标记这一时刻--他们决定为此目的使用 NAN，然后用平均数代替。
我有 NAN--数据准备过程中出现了错误，我得到了例如 /0 之后的数据（但有时我得到 + - INF）。我不需要将错误数据视为正常数据或平均数据。 错误应予以纠正（我打印出该列包含 NAN 和缺失）。不过谁会看这些打印输出呢？)))
那就没什么好问的了，除了扔掉它，你还能做什么呢？
为了以防万一，我已经写了一个替换 NAN 的示例。
m <- round(matrix(rnorm(100),ncol = 5,nrow = 10),2)
m[ sample(1:nrow(m),5,replace = T) , sample(1:ncol(m),5,replace = T) ] <- NaN
m
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] -1.17 -0.10 -0.22 -1.49 -1.23
[2,] NaN NaN 0.85 NaN -2.13
[3,] 0.600.061.50 -0.310.05
[4,] NaN NaN -0.41 NaN -0.43
[5,] 1.170.86 -0.511.43 -0.07
[6,] -0.440.79 -0.610.680.11
[7,] 0.850.740.31 -1.16 -0.38
[8,] NaN NaN 1.09 NaN -0.36
[9,] NaN NaN -0.58 NaN -1.27
[10,] -0.19 -0.420.070.311.92
在统计学中，用平均值代替是指根本没有数据，然后用平均值代替。他们把 NAN 用作数据的缺乏或遗漏--他们需要以某种方式标记这一时刻--他们决定为此目的使用 NAN，然后用平均数代替。
我有 NAN--数据准备过程中出现了错误，我得到了例如 /0 之后的数据（但有时我得到 + - INF）。我不需要将错误数据视为正常数据或平均数据。
错误应予以纠正（我打印出该列包含 NAN 和缺失）。不过谁会看这些打印输出呢？)))
那就没什么好问的了，除了扔掉它，你还能做什么呢？
为了以防万一，我已经写了一个替换 NAN 的示例。
和解决方案
那就没什么好问的了，也没什么好做的了，只能把它扔掉。
为了以防万一，我已经写了一个替换净资产的例子。
和解决方案
谢谢，也许代码会对某人有用。
我一直在思考你的例子。
疑点重重。
首先，我的理解是否正确。
在报价的某些部分，已经找到了能够提供某种完美平衡线的切入点。
如果是这样的话，这就是对历史的过度拟合。找到的入口/出口点根本不符合 "历史重演 "的基本 MO 理念。通过分析方法，我们可以找到一些抽象的模式，并希望/证明这些模式会在未来重演。下面是一些价格区域的标记....
还有其他方法吗？还是我遗漏了什么？
想到了你的例子。
疑点重重。
首先，我的理解是否正确。
在 Quotir 的某些路段上，已经找到了入口点，这些入口点会给出某条理想的平衡线。
如果是这样，这就是对历史的过度适应。找到的入口/出口点完全不符合 "历史会重演 "这一 MO 的基本思想。通过 MO，人们会寻找一些抽象的模式，并希望/证明这些模式在未来会重复出现。下面是某个价格区域的标记....
还有其他方法吗？还是我遗漏了什么？
这个例子的意义/目的在于说明，不仅可以在现成的目标上训练模型，还可以通过最小化或最大化 FF，在任何复杂程度的损失函数上训练模型。
我明白了，非常好奇
我明白了，非常好奇
好奇什么？几个月前在这个主题的对话中就说过，我也参与了)))在这里，许多人认为最大/最小 ff 不应该以任何方式)))))。
因为您设置了 ff，所以船只会航行....。
有什么奇怪的？几个月前，在我参与的对话中，有人在这个主题中说过))在这里，许多人认为最大/最小 ff 不应该以任何方式出现))))。
因为您设置了 ff，所以飞船会航行....。
该算法有自己的 ff，不能更改（将无法工作），它只是曲线拟合的一个附加功能，使其更美观）。它不会对全局产生任何影响。
Max，你可以设置任何 FF，而且最好根据训练目标来设置。
如果学习目标是曲线拟合，那么它就是曲线拟合））。
但这并不能抹杀一个事实，即任何训练的本质都是对某个 FF 的优化（最大/最小化）。
马克斯，FF 可以任意设置，设置适当的学习目标是个好主意。
如果学习目标是 "kurwafing"，那么它就是 "kurwafing"））。
但这并不能否认，任何训练的本质都是对某种 FF 的优化（最大/最小化）。