sklearn库simpleImputer
时间: 2023-11-14 12:03:03 浏览: 144
sklearn.impute.SimpleImputer 数据填充
SimpleImputer是sklearn库中的一个类,用于处理缺失值。它可以将缺失值替换为特定的值,例如均值、中位数、众数等。\[1\]在sklearn版本0.20之后,SimpleImputer取代了之前的sklearn.preprocessing.Imputer估计器。\[1\]
要使用SimpleImputer,首先需要导入sklearn库和numpy库。然后,可以使用pandas库生成一个包含缺失值的数据集。\[2\]接下来,可以创建一个SimpleImputer对象,并指定缺失值的类型和替换策略,例如使用均值替换缺失值。\[3\]最后,可以使用fit_transform方法将模型应用于数据集,将缺失值替换为指定的值。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [sklearn 缺失值处理器: SimpleImputer](https://blog.csdn.net/sinat_26753005/article/details/125723544)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [python中pandas、numpy、sklearn.SimpleImputer的缺失值联合操作(dropna()函数、fillna()函数)](https://blog.csdn.net/huangguohui_123/article/details/105482339)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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