问题1：想问下机器学习PAI负采样那里报 Invalid attribute:None 负采样表的缺失值要怎样？
问题2：这个缺失值要在负采样表里填充好了吗？
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问题1：当在机器学习 PAI 中进行负采样时，如果负采样表中存在缺失值，可能会导致报错 "Invalid attribute: None"。解决这个问题的方法取决于具体的情况和使用的负采样方法。
对于某些负采样方法，如果负采样表中确实存在缺失值，可以尝试进行缺失值填充。常见的填充策略包括用均值、中位数、众数等替代缺失值，或者使用插值方法进行填充。
另一种方法是排除包含缺失值的样本，只选择有效的负样本进行采样。这可以通过在进行负采样之前进行数据预处理，过滤掉包含缺失值的样本。
无论采用哪种方法，都需要根据具体情况进行调整，并考虑数据集的特点以及模型对负样本的要求。
问题2：关于负采样表中的缺失值是否需要填充，通常取决于具体的负采样方法和模型的要求。
对于一些负采样方法，确保负采样表中没有缺失值可能更加重要。因为缺失值可能会导致在负样本采样过程中出现错误或影响模型性能。因此，在进行负采样之前，最好确保负采样表中的所有数据都是有效的，并且没有缺失值。
另一方面，对于某些负采样方法和模型，可以考虑将缺失值作为特殊值来处理。例如，可以将缺失值标记为一个特定的数值或字符串，并让模型自行处理这个特殊情况。在这种情况下，不需要填充缺失值，而是将其视为一种额外的类别或状态。
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