小编Sar*_*dak的帖子

我试图在 keras 中定义我自己的损失函数，即均方根百分比误差。RMSPE 定义为：

我将损失函数定义为：

from keras import backend as K
def rmspe(y_true, y_pred):
    sum = K.sqrt(K.mean(K.square( (y_true - y_pred) /
          K.clip(K.abs(y_true),K.epsilon(),None) ), axis=-1) )
    return sum*100.

但是经过几次迭代后，它给了我 nan 的损失值。有人可以指出我做错了什么。谢谢

我正在处理一个数据集，其中某些列中包含缺失值。我正在尝试将 Scikit-Learn 包装器接口的 XGBRegressor 用于 XGBoost。它提供了一个名为“missing”的参数，您可以在其中输入浮点值，否则它将采用 python 的 NaN 作为默认值。因此，我需要帮助，例如如何使用此参数来填充数据集中列的缺失值。如果有人也能为我提供一个简单的例子，那将会很有帮助。