了解sklearn.impute中SimpleImputer()函数的参数及默认值

sklearn.impute模块中的SimpleImputer()函数是用于填补缺失值的简单方法。它将缺失值替换为指定的常量或统计值。接下来我们将详细介绍SimpleImputer()函数的参数及默认值，并给出一个使用例子。

SimpleImputer()函数的主要参数及默认值如下：

1. missing_values：表示缺失值的标识符，默认为np.nan。

2. strategy：用于指定填补缺失值的策略，它可以取以下值：

- "mean"：使用特征列的平均值来填充缺失值。

- "median"：使用特征列的中位数来填充缺失值。

- "most_frequent"：使用特征列中出现频率最高的值来填充缺失值。

- "constant"：使用fill_value参数指定的常量来填充缺失值。

3. fill_value：当strategy为"constant"时，用于指定填充缺失值的常量，默认为None。

4. verbose：控制详细程度的整数值，默认为0。

5. copy：用于指定是否创建特征矩阵的副本，默认为True。

下面是一个使用SimpleImputer()函数的例子：

import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer

# 创建一个包含缺失值的特征矩阵
X = np.array([[1, 2, np.nan],
              [4, np.nan, 6],
              [7, 8, 9]])

# 创建一个SimpleImputer对象，使用中位数填补缺失值
imputer = SimpleImputer(strategy="median")

# 使用fit_transform()方法处理特征矩阵，填补缺失值
X_filled = imputer.fit_transform(X)

# 输出填补缺失值后的特征矩阵
print(X_filled)

在上述例子中，我们首先创建了一个包含缺失值的特征矩阵X。然后，我们创建了一个SimpleImputer对象，使用中位数填补缺失值的策略，并将strategy参数设置为"median"。之后，使用fit_transform()方法处理特征矩阵X，返回填补缺失值后的特征矩阵X_filled。最后，我们输出了填补缺失值后的特征矩阵。

总而言之，SimpleImputer()函数是一个简单而方便的用于填补缺失值的函数，它提供了多种填补策略，并可以根据需要设置参数的值。使用SimpleImputer()函数可以使得数据预处理阶段更加便捷高效。