딥러닝에서 궁금한점이 있습니다.
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데이터를 기상수온관련 데이터를 통해 알아본 그래프로 LSTM을 사용했습니다.
결측값이 엄청나게 많은 데이터를 가지고 nan값을 0으로 변환하고 타겟에 대해 진행한 것과
결측값을 없에고 정리해서 타겟에 대해 진행한
차이가 극명히 갈리는데 질문 드리고 싶은건 시계열 데이터에 크게크게 nan과 같은 결측값이 많다고 하면 첫번째 그림에서 훅 꺼지는 상태를 어떻게 해석하거나 생각해야 할까요?
데이터를 기상수온관련 데이터를 통해 알아본 그래프로 LSTM을 사용했습니다.
결측값이 엄청나게 많은 데이터를 가지고 nan값을 0으로 변환하고 타겟에 대해 진행한 것과
결측값을 없에고 정리해서 타겟에 대해 진행한
차이가 극명히 갈리는데 질문 드리고 싶은건 시계열 데이터에 크게크게 nan과 같은 결측값이 많다고 하면 첫번째 그림에서 훅 꺼지는 상태를 어떻게 해석하거나 생각해야 할까요?
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