鉴于我有训练和测试数据，可能会缺少一个逻辑上的连续编号。是否可以推断出训练或测试数据中不存在的值？

例如：训练/测试数据中标签的值指定为1,2,3,4,5…7,8,9,10。

基于数据模型，是否有可能预测出结果为6，尽管在训练或测试数据中从未出现过这种情况？

我是机器学习的新手，阅读过关于监督学习和非监督学习的内容。找到明确的答案很困难，因为很难找到正确术语来描述我所不熟悉的领域。

是否最好在数据集中创建一个包含不存在的标签值的任意行？

使用ML.net。

如果这是一个简单的问题，我表示歉意。

谢谢

回答：

我解决或实际上是缓解缺少值的方法如下。对于每个需要连续的输入数据类型——没有间隙，我只使用数据集中所有条目中没有中断序列的数据/行。

给定以下数据：0,1,2,3,4,5,6,7,9

我只使用符合所有条目中最大可用序列的数据，即0 – 7。这可能会导致训练模型丢失一些数据，但由于数据相当一致，很少有遗漏的情况。