在Keras中處理缺失值的方法取決于數據集的特點以及建模的方式。以下列舉了一些處理缺失值的常見方法：

1. 將缺失值替換為固定值：可以將缺失值替換為特定的固定值，如平均值、中位數或眾數。在Keras中可以使用SimpleImputer類來實現這一功能。

from sklearn.impute import SimpleImputer

imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
X_train = imputer.fit_transform(X_train)
X_test = imputer.transform(X_test)

2. 使用模型進行缺失值填充：可以使用Keras建立一個模型來預測缺失值。在構建模型時，將缺失值作為輸入特征，其他特征作為輸出，然后訓練模型來預測缺失值。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=10, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

X_missing = imputer.transform(X_missing)
X_filled = model.predict(X_missing)

3. 使用神經網絡自動學習處理缺失值：可以讓神經網絡自動學習如何處理缺失值。在建立模型時，可以將缺失值所在的特征作為輸入，其他特征作為輸出，讓神經網絡學習如何填充缺失值。

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=10, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

需要注意的是，處理缺失值的方法應根據數據集的特點和建模的需求來選擇，不同的方法可能會對模型的效果產生不同的影響。