【Python机器学习】零基础掌握MissingIndicator缺失值填充
遇到丢失的数据怎么办？
在数据分析和机器学习的世界中，数据缺失是一种常见的现象。例如，假设一个医院收集了多项健康指标，包括体重、血压、血糖等，但由于各种原因（如仪器故障、病人缺席等），某些数据可能会缺失。
对于这样的问题，一种有效的解决方案是使用数据插补算法。通过这种算法，可以根据其他已知数据来估算缺失值，从而使数据集更完整、更准确。
例如假设有一个简单的健康指标数据集：
| 体重 | 血压 | 血糖 |
|---|---|---|
| 7 | 2 | 3 |
| 4 | NaN | 6 |
| 10 | 5 | 9 |
在这个数据集中，第二行的“血压”数据缺失（用 NaN 表示）。这时可以使用 IterativeImputer 算法来估算这个缺失值。
文章目录
- IterativeImputer
- sklearn 实现
- Sklearn API参数详解与调参
- 应用案例
- 三国中的粮草调度优化
- 电商平台的优惠券使用预测