knninputer代码怎么写
时间: 2023-06-14 09:05:12 浏览: 47
KNNImputer 是一个基于 KNN 算法的缺失值插补方法,可以使用 sklearn 库进行实现。
下面是一个简单的例子:
```python
from sklearn.impute import KNNImputer
import numpy as np
# 创建一个包含缺失值的数据集
X = np.array([[1, 2, np.nan], [3, 4, 5], [np.nan, 6, 7], [8, 9, 10]])
# 创建 KNNImputer 对象
imputer = KNNImputer(n_neighbors=2)
# 使用 KNN 算法进行缺失值插补
X_imputed = imputer.fit_transform(X)
print(X_imputed)
```
在上面的例子中,我们首先创建一个包含缺失值的矩阵 X。然后,我们创建一个 KNNImputer 对象,并指定 n_neighbors 参数为 2,表示使用 2 个最近邻来进行缺失值插补。最后,我们调用 fit_transform 函数进行缺失值插补,并输出插补后的矩阵 X_imputed。
需要注意的是,KNNImputer 对象只能处理数值型的数据,如果数据集中存在非数值型的特征,需要先进行编码或者剔除。另外,KNNImputer 对象默认使用欧氏距离来计算最近邻,如果需要使用其他距离度量,可以通过 metric 参数进行指定。
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