Bù khuyết bằng MICE
Gói fancyimpute cung cấp nhiều mô hình Machine Learning mạnh mẽ để bù giá trị khuyết. Bạn có thể xem toàn bộ danh sách các bộ bù (imputer) trong tài liệu chi tiết. Ở đây, chúng ta sẽ dùng IterativeImputer, thường được gọi là MICE, để bù giá trị thiếu.
IterativeImputer thực hiện nhiều phép hồi quy trên các mẫu ngẫu nhiên của dữ liệu và tổng hợp kết quả để bù các giá trị còn thiếu. Bạn sẽ dùng DataFrame diabetes để thực hiện bước bù này.
Bài tập này là một phần của khóa học
Xử lý Dữ liệu Khuyết trong Python
Hướng dẫn bài tập
- Import
IterativeImputertừfancyimpute. - Sao chép
diabetessangdiabetes_mice_imputed. - Tạo một đối tượng
IterativeImputer()và gán chomice_imputer. - Bù khuyết DataFrame
diabetes_mice_imputed.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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[:, :] = ___