1|3transform 方法 之后给定一个X矩阵,通过transform方法进行转换。 null26null76null26null76 填充第一个null为之前算的均值4,第二null为第二列均值3.6667 1|4fit_transform 方法 一般我们实际使用时,对于给定的数据,直接使用fit_transform方法进行计算以及填充。
X=[[np.nan,2],[6,np.nan],[7,6]]print(imp.transform(X)) transform 方法 之后给定一个X矩阵,通过transform方法进行转换。 填充第一个null为之前算的均值4,第二null为第二列均值3.6667 fit_transform 方法 一般我们实际使用时,对于给定的数据,直接使用fit_transform方法进行计算以及填充。
X_median = imputer_median.fit_transform(X)print(X_median[:20, :10])# 使用均数填充缺失值imputer_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean') X_mean = imputer_mean.fit_transform(X)print(X_mean[:20, :10])# 使用众数填充缺失值imputer_most_frequent = SimpleImputer(missing_va...
由于fit(X)和strategy='mean',所以填补值为X矩阵各列的均值。 fit_transform(X) 相当于fit() + transform(),一般使用的较多。 X1=np.array([[1,2,np.nan],[4,np.nan,6],[np.nan,8,9]])imp=SimpleImputer(missing_values=np.nan,strategy='mean')print(imp.fit_transform(X1))# 运行结果[[1.2....
fit_transform(X) #根据缺失值的列剩余值的特点对缺失值进行补充,这里采用的是平均值 X1 = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [np.nan, 8, 9]]) imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean') print(imp.fit_transform(X1)) ...
举例说明:用均值进行填充,其中该类的函数和之前的类基本一样,包括fit,transform,fit_transform等对数据进行变换。 用均值进行填充 如果add_indictor=True的时候,后面新增了两列,表示最原始数据中第1,2两列中有空值,那么具体空值在哪里呢?其中为1的位置对应的就是空值。从下面可以得出,第一列中的7,和第二列中的...
fill_value=None时,当处理的数据是数值型,默认填充0 X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) imp = SimpleImputer(missing_values=1, strategy='constant', fill_value=None) print(imp.fit_transform(X)) # 运行结果 [[0 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]...
返回值为SimpleImputer()类,通过fit(X)方法可以计算X矩阵的相关值的大小,以便填充其他缺失数据矩阵时进行使用。 transform(X) 填补缺失值,一般使用该方法前要先用fit()方法对矩阵进行处理。 from sklearn.impute import SimpleImputerimport numpy as npX = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]...
=StandardScaler()X_train_scaled =scaler.fit_transform(X_train)X_test_scaled =scaler.transform(X_test)```## 模型选择和训练:在数据准备好之后,选择适当的机器学习模型对环境污染的影响进行... 需要对结果进行解释,并通过可视化手段直观地展示环境污染的影响。这可以通过绘制预测值和真实值的对比图、特征重要...
X_filled = imputer.fit_transform(X_missing)这将使用众数填充缺失值。如果有多个特征具有缺失值，则...