Imputare cu MICE

Pachetul fancyimpute oferă diverse modele robuste de învățare automată pentru imputarea valorilor lipsă. Poți explora lista completă a imputatoarelor în documentația detaliată. Aici vom folosi IterativeImputer, cunoscut și sub numele de MICE, pentru imputarea valorilor lipsă.

IterativeImputer efectuează mai multe regresii pe eșantioane aleatorii din date și le agregă pentru a imputa valorile lipsă. Vei folosi DataFrame-ul diabetes pentru a realiza această imputare.

Acest exercițiu face parte din cursul

Gestionarea datelor lipsă în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă IterativeImputer din fancyimpute.
Copiază diabetes în diabetes_mice_imputed.
Creează un obiect IterativeImputer() și atribuie-l variabilei mice_imputer.
Imputează DataFrame-ul diabetes_mice_imputed.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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[:, :] = ___

Editează și rulează codul