处理缺失数据

使用 scikit-learn 的监督学习

George Boorman

Core Curriculum Manager, DataCamp

缺失数据

  • 某行的某特征没有取值

  • 可能原因：

    • 未观测到该值
    • 数据已损坏

  • 需要处理缺失数据

使用 scikit-learn 的监督学习

音乐数据集

print(music_df.isna().sum().sort_values())

genre                 8
popularity           31
loudness             44
liveness             46
tempo                46
speechiness          59
duration_ms          91
instrumentalness     91
danceability        143
valence             143
acousticness        200
energy              200
dtype: int64
使用 scikit-learn 的监督学习

删除缺失值

music_df = music_df.dropna(subset=["genre", "popularity", "loudness", "liveness", "tempo"])

print(music_df.isna().sum().sort_values())

popularity            0
liveness              0
loudness              0
tempo                 0
genre                 0
duration_ms          29
instrumentalness     29
speechiness          53
danceability        127
valence             127
acousticness        178
energy              178
dtype: int64
使用 scikit-learn 的监督学习

填补缺失值

  • 填补：用领域知识对缺失值做合理替代
  • 常用均值
  • 也可用中位数或其他值
  • 分类变量通常用众数（最常见值）
  • 必须先拆分数据，避免数据泄漏
使用 scikit-learn 的监督学习

使用 scikit-learn 进行填补

from sklearn.impute import SimpleImputer

X_cat = music_df["genre"].values.reshape(-1, 1)
X_num = music_df.drop(["genre", "popularity"], axis=1).values
y = music_df["popularity"].values

X_train_cat, X_test_cat, y_train, y_test = train_test_split(X_cat, y, test_size=0.2,
                                                            random_state=12)

X_train_num, X_test_num, y_train, y_test = train_test_split(X_num, y, test_size=0.2,
                                                            random_state=12)

imp_cat = SimpleImputer(strategy="most_frequent")

X_train_cat = imp_cat.fit_transform(X_train_cat)

X_test_cat = imp_cat.transform(X_test_cat)
使用 scikit-learn 的监督学习

使用 scikit-learn 进行填补

imp_num = SimpleImputer()

X_train_num = imp_num.fit_transform(X_train_num)

X_test_num = imp_num.transform(X_test_num)

X_train = np.append(X_train_num, X_train_cat, axis=1)

X_test = np.append(X_test_num, X_test_cat, axis=1)
  • 估算器属于转换器
使用 scikit-learn 的监督学习

在流水线中进行填补

from sklearn.pipeline import Pipeline

music_df = music_df.dropna(subset=["genre", "popularity", "loudness", "liveness", "tempo"])

music_df["genre"] = np.where(music_df["genre"] == "Rock", 1, 0)

X = music_df.drop("genre", axis=1).values
y = music_df["genre"].values
使用 scikit-learn 的监督学习

在流水线中进行填补

steps = [("imputation", SimpleImputer()),
         ("logistic_regression", LogisticRegression())]

pipeline = Pipeline(steps)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3,
                                                    random_state=42)

pipeline.fit(X_train, y_train)

pipeline.score(X_test, y_test)

0.7593582887700535
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Ayo berlatih!

使用 scikit-learn 的监督学习

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