鸢尾花卉数据集knn填充
时间: 2023-09-11 20:07:27 浏览: 54
鸢尾花卉数据集是一个经典的机器学习数据集,包含了150个样本,每个样本有四个特征:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度,以及一个标签,表示该样本属于哪一类鸢尾花。
如果鸢尾花数据集中有缺失值,可以使用KNN填充方法来填充缺失值。KNN填充方法是指用与缺失值最接近的K个样本的平均值、中位数或众数来填充缺失值。
下面是使用Python实现KNN填充方法的代码示例:
``` python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.impute import KNNImputer
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 将数据集转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data=np.c_[iris['data'], iris['target']], columns=iris['feature_names'] + ['target'])
# 生成随机的缺失值
df.iloc[:10, 2] = np.nan
# 使用KNN填充缺失值
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
df_filled = imputer.fit_transform(df)
print(df_filled)
```
在上面的代码中,首先使用pandas将鸢尾花数据集转换为DataFrame格式,并生成了一些随机的缺失值。然后使用sklearn库中的KNNImputer类进行KNN填充,n_neighbors参数表示使用最接近的5个样本来填充缺失值。最后输出填充后的DataFrame。