MICE 대치
fancyimpute 패키지는 결측값을 대치하기 위한 다양한 강력한 Machine Learning 모델을 제공합니다. 자세한 문서에서 전체 대치기(imputer) 목록을 살펴볼 수 있어요. 여기서는 결측값 대치를 위해 널리 알려진 MICE라고도 부르는 IterativeImputer를 사용하겠습니다.
IterativeImputer는 데이터의 무작위 표본에 대해 여러 회귀를 수행하고 이를 집계해 결측값을 대치합니다. 이번에는 diabetes DataFrame을 사용해 이 대치를 수행할 거예요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서 결측치 다루기
연습 안내
fancyimpute에서IterativeImputer를 import하세요.diabetes를diabetes_mice_imputed로 복사하세요.IterativeImputer()객체를 만들어mice_imputer에 할당하세요.diabetes_mice_imputedDataFrame의 결측값을 대치하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import IterativeImputer from fancyimpute
___
# Copy diabetes to diabetes_mice_imputed
diabetes_mice_imputed = ___
# Initialize IterativeImputer
mice_imputer = ___
# Impute using fit_tranform on diabetes_mice_imputed
diabetes_mice_imputed.iloc[:, :] = ___