Preprocessing

title: Preprocessing tags:

• Scikit-Learn

• 机器学习

  categories:

• 机器学习

Imputer

用于完成缺失值的插补变换器。

定义

class sklearn.preprocessing.Imputer(missing_values=’NaN’, strategy=’mean’, axis=0, verbose=0, copy=True)

参数

• missing_values

  • integer or NaN, optional (default=”NaN”)

  • 缺失值的占位符

  • 所有缺失值都会被补全

  • 对于编码为 np.nan 的缺失值，使用字符串 “NaN”

• strategy

  • string, optional (default=”mean”)

  • 补全策略

  • 取值

    • mean

    • median

    • most_frequent

• axis

  • integer, optional (default=0)

  • 取值

    • 0 : 列 (columns)

    • 1 : 行 (rows)

• verbose

  • integer, optional (default=0)

• copy

  • boolean, optional (default=True)

  • 取值

    • True : 创建数据集 X 的副本

    • False : 就地修改

  • 以下情况，总是创建副本

    • 如果 X 不是 floating 类型的数组

    • 如果 X 是稀疏的，并且缺失值为 0

    • 如果 axis=0 ，并且 X 被编码为 CSR 矩阵

    • 如果 axis=1 ，并且 X 被编码为 CSC 矩阵

属性

• statistics_

  • array of shape (n_features,)

方法

• fit(X, y=None)

• fit_transform(X, y=None, **fit_params)

• transform(X)

参考

• 参考一

• 参考一