用均值代替异常值乳腺癌数据集代码

以下是用均值代替异常值的乳腺癌数据集代码示例：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X, y = data.data, data.target

# 计算每个特征的均值和标准差
mean = np.mean(X, axis=0)
std = np.std(X, axis=0)

# 找出异常值所在的索引
outliers = np.where(np.abs(X - mean) > 3 * std)

# 将异常值用均值代替
for feature, idx in zip(*outliers):
    X[idx, feature] = mean[feature]

# 检查是否还有异常值
outliers = np.where(np.abs(X - mean) > 3 * std)
if len(outliers[0]) == 0:
    print("已经成功用均值代替了所有的异常值！")

首先，我们加载乳腺癌数据集，并计算每个特征的均值和标准差。然后，我们使用3倍标准差作为阈值来找出所有的异常值，并将它们用均值代替。最后，我们再次检查是否还有异常值，如果没有，则代表已经成功用均值代替了所有的异常值。