Для заполнения пропущенных значений на основе алгоритма k ближайших соседей в библиотеке sklearn используется метод `KNNImputer`. Метод `KNNImputer` представляет собой классификатор, который основывается на алгоритме k ближайших соседей. Он работает следующим образом: для каждого пропущенного значения алгоритм находит k ближайших соседей с известными значениями и заполняет пропущенное значение средним или медианным значением этих соседей. `KNNImputer` имеет несколько параметров, которые можно настроить. Во-первых, это параметр `n_neighbors`, который определяет количество ближайших соседей, используемых для заполнения пропущенных значений. Чем больше значение `n_neighbors`, тем более точным будет заполнение, но при этом алгоритм может стать менее эффективным. Во-вторых, это параметр `weights`, который определяет веса, используемые для вычисления среднего или медианного значения соседей. Веса могут быть равномерными или обратно пропорциональными расстоянию до соседа. В-третьих, это параметр `metric`, который определяет метрику расстояния между объектами. Метрика может быть евклидовой, манхэттенской или другой. Процесс использования `KNNImputer` включает несколько шагов. Во-первых, необходимо создать объект `KNNImputer` и установить параметры, если требуется. Затем пропущенные значения можно заполнить с помощью метода `fit_transform`, который принимает на вход матрицу с пропущенными значениями и возвращает матрицу, в которой пропущенные значения заменены. Пример использования `KNNImputer`:

python

from sklearn.impute import KNNImputer



imputer = KNNImputer(n_neighbors=5, weights='uniform', metric='euclidean')

X_filled = imputer.fit_transform(X)

В данном примере создается объект `KNNImputer` с параметрами `n_neighbors=5`, `weights='uniform'` и `metric='euclidean'`. Затем метод `fit_transform` применяется к исходной матрице `X` с пропущенными значениями, и результат сохраняется в переменной `X_filled`. После выполнения данного кода все пропущенные значения в матрице `X_filled` будут заменены на средние значения пяти ближайших соседей. Таким образом, верное утверждение будет: Sklearn.impute.KNNImputer