仅当目标值为空时映射

当目标值为空时，映射是指在机器学习中的一种处理方式。在训练模型时，我们通常会有一个目标值（也称为标签或输出），用于指导模型学习正确的预测结果。然而，在某些情况下，目标值可能为空，即没有可用的标签信息。这可能是因为数据收集过程中的缺失或者特定任务的性质。

在处理目标值为空的情况下，可以采取以下几种映射方式：

1. 删除样本：可以选择直接删除目标值为空的样本，这样可以避免对模型的训练产生不良影响。然而，这种方式可能会导致数据集的减少，从而可能降低模型的性能。
2. 填充默认值：可以选择为目标值为空的样本设置一个默认值。这个默认值可以是根据先验知识或者统计分析得出的一个合理值。填充默认值的方式可以保持数据集的完整性，但可能会引入一定的偏差。
3. 使用无监督学习：可以利用无监督学习的方法来处理目标值为空的样本。无监督学习可以帮助发现数据中的隐藏模式和结构，从而为目标值为空的样本提供一种合理的预测。常见的无监督学习方法包括聚类、降维等。
4. 使用半监督学习：可以利用半监督学习的方法来处理目标值为空的样本。半监督学习结合了有标签数据和无标签数据的信息，可以更好地利用数据集中的信息进行预测。常见的半监督学习方法包括自训练、生成模型等。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）来处理目标值为空的情况。该平台提供了丰富的机器学习算法和工具，可以帮助用户进行数据预处理、模型训练和评估等任务。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云机器学习平台的官方文档：腾讯云机器学习平台。