我目前正在使用 D1NAMO 数据集 (1) 开展一个小型项目。我想根据几个特征预测血糖水平（数据集中给出）：加速度计数据、心跳（ECG）数据、呼吸数据和其他一些特征。我有几个用户（006、007、008 等）都有几天的数据。
问题是目标值（葡萄糖）仅在 5 分钟内测量一次，而其他测量每隔几毫秒进行一次。这意味着在我的数据中，我有很多行没有目标值。例如，对于一个用户 (008)，我有 214 行我有葡萄糖水平，大约 60.000 行葡萄糖是 NaN。我想使用一个没有时间概念的模型，所以它可以是任何东西，例如 FFNN、CNN、决策树 (XGBoost)、集成等。
我的数据快照：
我的问题：
- 如果我只有很少的目标值，我应该如何处理这个问题？我应该在 5 分钟的窗口内汇总所有值以匹配目标值吗？
- 我应该在实例级别还是人口级别上制作模型？
提前感谢您的任何回复。
(1) https://www-sciencedirect-com.vu-nl.idm.oclc.org/science/article/pii/S2352914818301059