python 如何通過KNN來填充缺失值
看代碼吧~
# 加載庫
import numpy as np
from fancyimpute import KNN
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import make_blobs
# 創(chuàng)建模擬特征矩陣
features, _ = make_blobs(n_samples = 1000, n_features = 2, random_state = 1)
# 標準化特征
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.nan
standardized_features
# 預測
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
# #對比真實值和預測值
print("真實值:", true_value)
print("預測值:", features_knn_imputed[0,0])
# 加載庫
import numpy as np
from fancyimpute import KNN
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import make_blobs
# 創(chuàng)建模擬特征矩陣
features, _ = make_blobs(n_samples = 1000, n_features = 2, random_state = 1)
# 標準化特征
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.nan
standardized_features
# 預測
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
# #對比真實值和預測值
print("真實值:", true_value)
print("預測值:", features_knn_imputed[0,0])
真實值: 0.8730186113995938
預測值: 1.0955332713113226
補充：scikit-learn中一種便捷可靠的缺失值填充方法：KNNImputer
在數(shù)據(jù)挖掘工作中，處理樣本中的缺失值是必不可少的一步。其中對于缺失值插補方法的選擇至關重要，因為它會對最后模型擬合的效果產(chǎn)生重要影響。
在2019年底，scikit-learn發(fā)布了0.22版本，此次版本除了修復之前的一些bug外，還更新了很多新功能，對于數(shù)據(jù)挖掘人員來說更加好用了。其中我發(fā)現(xiàn)了一個新增的非常好用的缺失值插補方法：KNNImputer。這個基于KNN算法的新方法使得我們現(xiàn)在可以更便捷地處理缺失值，并且與直接用均值、中位數(shù)相比更為可靠。利用“近朱者赤”的KNN算法原理，這種插補方法借助其他特征的分布來對目標特征進行缺失值填充。
下面，就讓我們用實際例子來看看KNNImputer是如何使用的吧
使用KNNImputer需要從scikit-learn中導入：
from sklearn.impute import KNNImputer
先來一個小例子開開胃，data中第二個樣本存在缺失值。
data = [[2, 4, 8], [3, np.nan, 7], [5, 8, 3], [4, 3, 8]]
KNNImputer中的超參數(shù)與KNN算法一樣，n_neighbors為選擇“鄰居”樣本的個數(shù)，先試試n_neighbors=1。
imputer = KNNImputer(n_neighbors=1) imputer.fit_transform(data)
可以看到，因為第二個樣本的第一列特征3和第三列特征7，與第一行樣本的第一列特征2和第三列特征8的歐氏距離最近，所以缺失值按照第一個樣本來填充，填充值為4。那么n_neighbors=2呢？
imputer = KNNImputer(n_neighbors=2) imputer.fit_transform(data)
此時根據(jù)歐氏距離算出最近相鄰的是第一行樣本與第四行樣本，此時的填充值就是這兩個樣本第二列特征4和3的均值：3.5。
接下來讓我們看一個實際案例，該數(shù)據(jù)集來自Kaggle皮馬人糖尿病預測的分類賽題，其中有不少缺失值，我們試試用KNNImputer進行插補。
import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_profiling as pp
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(context="notebook", style="darkgrid")
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
%matplotlib inline
from sklearn.impute import KNNImputer
#Loading the dataset
diabetes_data = pd.read_csv('pima-indians-diabetes.csv')
diabetes_data.columns = ['Pregnancies', 'Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness',
'Insulin', 'BMI', 'DiabetesPedigreeFunction', 'Age', 'Outcome']
diabetes_data.head()
在這個數(shù)據(jù)集中，0值代表的就是缺失值，所以我們需要先將0轉(zhuǎn)化為nan值然后進行缺失值處理。
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())
在本文中，我們嘗試用DiabetesPedigreeFunction與Age，對BloodPressure中的35個缺失值進行KNNImputer插補。
先來看一下缺失值都在哪幾個樣本：
null_index = diabetes_data_copy.loc[diabetes_data_copy['BloodPressure'].isnull(), :].index null_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())
可以看到現(xiàn)在BloodPressure中的35個缺失值消失了。我們看看具體填充后的數(shù)據(jù)（只截圖了部分）：
diabetes_data_copy.iloc[null_index]
到此，BloodPressure中的缺失值已經(jīng)根據(jù)DiabetesPedigreeFunction與Age運用KNNImputer填充完成了。注意的是，對于非數(shù)值型特征需要先轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征再進行KNNImputer填充操作，因為目前KNNImputer方法只支持數(shù)值型特征(ʘ̆ωʘ̥̆‖)՞。
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