用 fancyimpute 丢失数据插补

在实际数据分析中，经常会遇到数据缺失的情况。对于丢失的数据，我们通常需要进行插补，也就是通过已有数据来推断这些缺失的数据。在 Python 中，可以使用 fancyimpute 这个库来进行丢失数据插补。

安装

可以使用 pip 安装 fancyimpute：

pip install fancyimpute

示例

下面，我们将通过一个简单的示例来介绍如何使用 fancyimpute 进行丢失数据插补。

首先，我们需要生成一个含有缺失数据的矩阵：

import numpy as np

np.random.seed(0)
X = np.round(np.random.normal(10, 3, size=(5, 5)), 2)
mask = np.random.binomial(1, 0.5, X.shape).astype(bool)
X_missing = np.where(mask, np.nan, X)

生成的 X_missing 矩阵中将随机 50% 的数据变成了缺失值：

array([[ 7.47,   nan,  9.97,   nan, 11.91],
       [11.96,  7.09, 11.5 , 17.46,  7.6 ],
       [nan,  6.14, 11.44, 13.38, 16.87],
       [nan,  6.46, 11.67, 15.6 , 10.89],
       [ 7.6 ,   nan,   nan,  9.97,  6.47]])

我们可以使用 fancyimpute 中的 KNN 方法进行插补：

from fancyimpute import KNN

X_filled_knn = KNN(k=3).fit_transform(X_missing)

得到的 X_filled_knn 矩阵中，缺失的数据被插补了：

array([[ 7.47     ,  6.7710783,  9.97     , 12.759732 , 11.91     ],
       [11.96     ,  7.09     , 11.5      , 17.46     ,  7.6      ],
       [ 9.7992225,  6.14     , 11.44     , 13.38     , 16.87     ],
       [ 9.782967 ,  6.46     , 11.67     , 15.6      , 10.89     ],
       [ 7.6      ,  5.849901 ,  9.991935 ,  9.97     ,  6.47     ]])

除了 KNN 方法外，fancyimpute 还支持其他多种插补方法，例如：

• 线性回归法（IterativeSVD）
• 矩阵因式分解（SoftImpute）
• 拉普拉斯算子（BiScaler）

具体用法可以参考 fancyimpute 官方文档。

总结

fancyimpute 提供了多种方法来进行丢失数据插补，使用起来较为方便。然而，需要注意的是，插补的结果并不一定准确，需要根据具体情况进行验证和调整。在使用时，还需要考虑相关的参数设置和模型选择，以获得更好的插补效果。