scikit-learn 库版本为 1.0.2中如何写IterativeImputer

在 scikit-learn 1.0.2 版本中，可以使用 `IterativeImputer` 类来进行迭代插补。具体使用方法如下：

from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer
from sklearn.impute import IterativeImputer

# 创建 IterativeImputer 对象
imputer = IterativeImputer()

# 使用 fit_transform 方法进行迭代插补
X_imputed = imputer.fit_transform(X)

其中，`X` 是需要进行插补的数据集。在 `IterativeImputer` 中，可以设置一些参数来控制迭代插补的过程，例如 `max_iter` 参数用于设置最大迭代次数，`tol` 参数用于设置收敛阈值等。默认情况下，`IterativeImputer` 使用一个线性回归模型来进行插补，但也可以通过设置 `estimator` 参数来使用其他的模型。