如何将缺少的值传递给feature_columns.bucketized_column()？

Question

我有一个包含一个名为my_col的列的Dataset。my_col是一个正数，我想将它转换为5个存储桶的一个热编码向量：

fc_my_col = fc.indicator_column(
  fc.bucketized_column(
    fc.numeric_column('my_col'), boundaries=[1000, 2000, 3000, 4000]))
feature_columns = [fc_my_col]
...

inp_layer = fc.feature_columns.input_layer(features_batch, feature_columns)

当my_col有一个值，但有些记录没有，我希望所有5个存储桶指示器在这种情况下都是0。

我可以为缺失的数字填充一个默认值，但由于bucketized_column将整个数字范围放入桶中，因此我总是会落入其中之一。

我可以“忽略”一个存储桶吗？告诉bucketized_column去掉“边界之外”吧？

谢谢!

Answer 1

使用default_value，如下所示：

fc_my_col = fc.indicator_column(
  fc.bucketized_column(
    fc.numeric_column('my_col', default_value=0), boundaries=[1000, 2000, 3000, 4000]))
feature_columns = [fc_my_col]