在Keras中處理缺失值通常需要在數據準備階段進行處理。以下是一些處理缺失值的方法：
dropna()方法來刪除包含缺失值的樣本。import pandas as pd
# 刪除包含缺失值的樣本
data = data.dropna()
fillna()方法來填充缺失值。# 使用平均值填充缺失值
data.fillna(data.mean(), inplace=True)
SimpleImputer類來填充缺失值：from keras.preprocessing import imputation
imputer = imputation.SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
data = imputer.fit_transform(data)
在選擇處理缺失值的方法時，需要根據數據的特點和具體情況來選擇合適的方法。
