【问题标题】:how to deal with out of range values in dataset (RSSI values)如何处理数据集中超出范围的值(RSSI 值)
【发布时间】:2023-01-08 09:40:50
【问题描述】:

我是机器学习的新手 我的数据集的 RSSI 值从 -100dbm 到 +100dbm。 正确的值是从(-100 到 0)dbm,而 100 dbm 值超出范围。 那我该如何处理呢?

该数据集有大约 520 个 RSSI 值,其中大约 500 个有 100 dbm 值,超出范围并且不有用但我不能删除它(数据集用于本地化)

【问题讨论】:

    标签: python-3.x machine-learning deep-learning localization data-processing


    【解决方案1】:

    处理此问题的一种选择是,您可以尝试使用更合理的值来估算(更改)超出范围的值。您可以采用多种方法来执行此操作:

    • 用范围内值的平均值或中值替换范围外的值
    • 使用线性插值根据周围值估计缺失值

    选择将取决于您的机器学习模型的目标和您想要实现的目标。

    【讨论】:

      猜你喜欢
      • 1970-01-01
      • 2018-07-18
      • 1970-01-01
      • 2018-08-21
      • 2011-08-02
      • 2023-03-26
      • 2022-11-26
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      相关资源
      最近更新 更多