TensorFlow 欠損値・異常値の処理方法と実装例

TensorFlowにおける欠損値や異常値の処理方法は通常、データの前処理段階で行われます。以下は一般的な処理方法のいくつかです。

1. 欠損値や異常値を削除する：欠損値や異常値を含むサンプルを直接削除するか、または欠損値や異常値を含む特徴列を削除することができます。
2. 欠損値を置き換える：平均値、中央値、最頻値、または特定の値を使って欠損値を置き換えることができます。
3. 欠損値を埋めるために補間法を使用する：欠損値を推定するために、補間法（線形補間、多項式補間、スプライン補間など）を使用できます。
4. 異常値検出アルゴリズムを使用して異常値を識別および処理することができます： 孤立した森やLOFなどのいくつかの異常値検出アルゴリズムを使用して異常値を識別および処理することができます。

TensorFlowでは、データの前処理を行うためにtf.data.Datasetクラスのメソッドを使用することができます。例えば、skipna=Trueパラメータを使用することで欠損値をスキップしたり、batchメソッドを使用してデータをバッチに分割したりすることができます。また、TensorFlowのデータ変換と処理関数を使用して、データの欠損値や異常値を処理することもできます。