IterativeImputer进行插值填补时如何对需要填补的数据添加约束,比如填补的值需为整数,或者不能为负数

IterativeImputer提供了一个参数constraints，可以用来添加约束。具体地，可以使用sklearn.impute.SimpleImputer来生成一个特定约束条件的Imputer对象，然后将它传递给IterativeImputer的constraints参数。

例如，如果要确保填充的值为整数，可以使用以下代码：

from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer
from sklearn.impute import IterativeImputer, SimpleImputer
import numpy as np

# 构造数据
X = np.array([[1.0, -1.0, 2.0],
              [3.0, 0.0, 0.0],
              [0.0, 4.0, -1.0]])

# 构造带整数约束的imputer
integer_imputer = SimpleImputer(strategy='most_frequent', fill_value=0)
integer_imputer.fit(np.ceil(X))
integer_constraint = lambda X: np.ceil(integer_imputer.transform(X))

# 使用IterativeImputer进行填充
imputer = IterativeImputer(max_iter=10, constraints=integer_constraint)
X_imputed = imputer.fit_transform(X)

这里，我们首先使用SimpleImputer生成一个填充策略，其中将所有缺失值填充为最常见的整数。然后，我们使用np.ceil函数将数据向上取整，以确保填充的结果为整数。最后，我们将这个填充策略传递给IterativeImputer的constraints参数。