Python | 使用 KNNimputer() 进行插补

KNNimputer() 是 Python 中一个用于缺失值插补的高效算法。它采用K-最近邻算法，根据特征的相似性来推测缺失值。

安装

要使用 KNNimputer()，你需要安装 scikit-learn 包。如果你没有安装它，可以使用以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

使用 KNNimputer() 进行插补

下面是使用 KNNimputer() 进行插补的示例代码：

from sklearn.impute import KNNImputer
import numpy as np

# 创建包含缺失值的示例数据
X = np.array([[1, 2, np.nan],
              [3, np.nan, 4],
              [np.nan, 5, 6],
              [8, 9, 10]])

# 创建 KNNimputer 对象，设置参数
imputer = KNNImputer(n_neighbors=2)

# 插补缺失值
X_imputed = imputer.fit_transform(X)

# 输出插补后的数据
print(X_imputed)

在上面的代码中，我们首先导入了必要的库，并创建一个包含缺失值的示例数据集 X。然后，我们创建了一个 KNNimputer 对象 imputer，并设置参数 n_neighbors 为 2，表示寻找最近邻的个数。接下来，我们使用 fit_transform() 方法进行插补，并将插补后的数据保存在 X_imputed 中。最后，我们打印 X_imputed，可以看到缺失值已被插补。

参数说明

KNNimputer() 的一些重要参数如下：

• n_neighbors：指定寻找的最近邻个数。默认为 5。
• weights：指定最近邻的权重计算方法。可选值有 'uniform'（均匀权重）和 'distance'（根据距离赋予权重）。默认为 'uniform'。
• metric：指定距离度量方法。可选值有 'nan_euclidean'（使用欧几里得距离，在存在缺失值时也能计算距离）和 'nanhattan'（曼哈顿距离，在存在缺失值时也能计算距离）。默认为 'nan_euclidean'。

你可以根据实际情况调整这些参数以获得更好的插补结果。

总结

KNNimputer() 通过使用 K-最近邻算法来插补数据集中的缺失值。它是一个简单而高效的方法，可以在数据预处理阶段中使用。记得根据数据集的特点和实际需求来调整参数以获得最佳的插补结果。