python 如何通过KNN来填充缺失值

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-27 22:32:09 26 4

# 加载库import numpy as npfrom fancyimpute import KNNfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.datasets import make_blobs# 创建模拟特征矩阵features, _ = make_blobs(n_samples = 1000,                         n_features = 2,                         random_state = 1)# 标准化特征scaler = StandardScaler()standardized_features = scaler.fit_transform(features)standardized_features# 制造缺失值true_value = standardized_features[0,0]standardized_features[0,0] = np.nanstandardized_features# 预测features_knn_imputed = KNN(k=5, verbose=0).fit_transform(standardized_features)# features_knn_imputed = KNN(k=5, verbose=0).complete(standardized_features)features_knn_imputed# #对比真实值和预测值print("真实值:", true_value)print("预测值:", features_knn_imputed[0,0])# 加载库import numpy as npfrom fancyimpute import KNNfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.datasets import make_blobs​# 创建模拟特征矩阵features, _ = make_blobs(n_samples = 1000,                         n_features = 2,                         random_state = 1)​# 标准化特征scaler = StandardScaler()standardized_features = scaler.fit_transform(features)standardized_features# 制造缺失值true_value = standardized_features[0,0]standardized_features[0,0] = np.nanstandardized_features# 预测features_knn_imputed = KNN(k=5, verbose=0).fit_transform(standardized_features)# features_knn_imputed = KNN(k=5, verbose=0).complete(standardized_features)features_knn_imputed# #对比真实值和预测值print("真实值:", true_value)print("预测值:", features_knn_imputed[0,0])真实值: 0.8730186113995938预测值: 1.0955332713113226

from sklearn.impute import KNNImputer

data = [[2, 4, 8], [3, np.nan, 7], [5, 8, 3], [4, 3, 8]]

imputer = KNNImputer(n_neighbors=1)imputer.fit_transform(data)

imputer = KNNImputer(n_neighbors=2)imputer.fit_transform(data)

import numpy as npimport pandas as pdimport pandas_profiling as ppimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snssns.set(context="notebook", style="darkgrid")import warningswarnings.filterwarnings("ignore")%matplotlib inline from sklearn.impute import KNNImputer

#Loading the datasetdiabetes_data = pd.read_csv("pima-indians-diabetes.csv")diabetes_data.columns = ["Pregnancies", "Glucose", "BloodPressure", "SkinThickness",                        "Insulin", "BMI", "DiabetesPedigreeFunction", "Age", "Outcome"]diabetes_data.head()

diabetes_data_copy = diabetes_data.copy(deep=True)diabetes_data_copy[["Glucose","BloodPressure","SkinThickness","Insulin","BMI"]] = diabetes_data_copy[["Glucose","BloodPressure","SkinThickness","Insulin","BMI"]].replace(0, np.NaN) print(diabetes_data_copy.isnull().sum())

null_index = diabetes_data_copy.loc[diabetes_data_copy["BloodPressure"].isnull(), :].indexnull_index

imputer = KNNImputer(n_neighbors=10)diabetes_data_copy[["BloodPressure", "DiabetesPedigreeFunction", "Age"]] = imputer.fit_transform(diabetes_data_copy[["BloodPressure", "DiabetesPedigreeFunction", "Age"]])print(diabetes_data_copy.isnull().sum())

diabetes_data_copy.iloc[null_index]

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