python sklearn庫中的缺失值填充

今天小萌新複習資料探勘課程的知識點，當看到缺失值填充（imputation of missing values）部分，被sklearn庫中的transform函式搞暈了。看了幾篇前輩們的部落格，來這裡總結一下。請大家指正。

原始資料中會有一些缺失的屬性值，一般人都會選擇自動填充。

import numpy as np

from sklearn.impute import ******imputer
imp = ******imputer(missing_values=np.nan, strategy=
'mean'
)imp.fit([[
1,2]
,[np.nan,3]
,[7,
6]])
#使用train set訓練出乙個缺失值處理模型

x =

[[np.nan,2]
,[6, np.nan],[
7,6]
]print
(imp.transform(x)
)

transform函式是資料標準化函式。它保證每個維度的特徵資料方差為1，均值為0（正態分佈），使得**結果不會被某些維度過大的特徵值而主導。

[1][2]

[3]

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