sklearn處理缺失值

匯入包：

from sklearn.impute import sampleimpute

data[

'age'
]= data.loc[:,
'age'
].values.reshape(-1
,1)

imp_mean = ******impute(

)# 預設用0填補
imp_median = ******impute(strategy=
'median'
)#中位數填補
imp_0 = ******impute(strategy=
'constant'
, fill_value=0)
# 用0填補

imp_mean = imp_mean.fit_transform(age)

imp_median = imp_median.fit_transform(age)..
.

sklearn 資料缺失值處理

在sklearn的preprocessing包中包含了對資料集中缺失值的處理，主要是應用imputer類進行處理。首先需要說明的是，numpy的陣列中可以使用np.nan np.nan not a number 來代替缺失值，對於陣列中是否存在nan可以使用np.isnan 來判定。使用type n...

sklearn 缺失值處理器 Imputer

class sklearn.preprocessing.imputer missing values nan strategy mean axis 0,verbose 0,copy true 引數 axis 預設為 axis 0 說實話，我還是沒太弄明白aixs的具體含義，總感覺在不同的函式中有不同...

sklearn 資料填補缺失值

機器學習和資料探勘中所使用的資料，永遠不可能是完美的。很多特徵，對於分析和建模來說意義非凡，但對於實 際收集資料的人卻不是如此，因此資料探勘之中，常常會有重要的字段缺失值很多，但又不能捨棄欄位的情況。因 此，資料預處理中非常重要的一項就是處理缺失值。從kaggle中簡單的獲取的鐵達尼號的遇難者生存資...