为了练习，我决定使用神经网络来解决ACM知识发现与数据挖掘特别兴趣小组在2009年杯赛中提出的分类问题（2个类别）。我发现的问题是数据集中包含了很多“空”变量，我不确定如何处理它们。此外，另一个问题出现了：如何处理其他非十进制数据，比如字符串。你们的最佳实践是什么？

回答：

大多数方法都需要数值特征，因此必须将分类特征转换为计数。例如，如果某个字符串出现在一个实例的属性中，它的计数为1，否则为0。如果它出现多次，它的计数会相应增加。从这个角度来看，任何不存在的特征（或如你所说“空”）的计数为0。请注意，属性名称必须是唯一的。