【Python机器学习】零基础掌握IterativeImputer缺失值填充

有没有在数据分析过程中遇到过缺失值的问题?

面对数据缺失这一常见但棘手的问题,很多人可能会选择直接删除缺失值或用平均值、中位数等进行填充。但这样做往往会引入偏见或误差。有没有一种方法可以更智能地估算这些缺失值呢?

考虑到一个现实生活中的例子:假设在健康体检中,有一些指标由于各种原因(设备故障、操作失误等)没有被准确记录,导致数据缺失。这些指标包括身高、体重、血压和血糖等。

在这种情况下,一种更智能的解决方法是使用IterativeImputer算法。这个算法会迭代地预测缺失值,考虑到其他变量之间的关系,使得估算更为准确。

假设有以下的体检数据(身高、体重、血压、血糖):

身高 体重 血压 血糖
170 65 120 5.5
160 NaN 110 5.6
175 70 NaN 5.8
165 62 115 NaN
172 67 121 5.4
168 64 NaN 5.7
173 68 122 5.5
174 69 118 5.6
169 63

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