knnimputer参数
时间: 2023-11-20 21:06:59 浏览: 28
KNNImputer是一种基于K最近邻算法的缺失值填充方法,它用于填充数据集中的缺失值。它的参数如下:
- n_neighbors:指定KNN算法中的k值,即用于寻找最近邻居的数目。
- weights:指定用于计算邻居权重的函数。默认为"uniform",表示所有邻居的权重相等。还可以选择"distance",表示邻居的权重与其距离成反比。
- metric:指定用于度量距离的度量标准,默认为"euclidean",即欧式距离。还可以选择"manhattan","chebyshev","minkowski"等度量标准。
- copy:指定是否在原始数据上进行修改。默认为True,在原始数据上进行修改。如果设置为False,则会创建一个新的数组来存储填充后的数据。
- add_indicator:指定是否在填充后的数据中添加一个二进制列,用于指示哪些值是填充的。默认为False,不添加指示器列。如果设置为True,则会添加一个名为"missing_values"的新列,其中缺失的值被标记为1,否则为0。
- missing_values:指定用于表示缺失值的值。默认为np.nan。
例如,可以使用以下代码创建一个KNNImputer对象:
```python
from sklearn.impute import KNNImputer
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5, weights='distance', metric='manhattan')
```
然后,可以使用fit_transform方法将缺失值填充为相邻的k个样本的平均值或中位数。
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