Для заполнения пропущенных значений в наборе данных на основе других значений используется метод итеративного заполнения. Один из инструментов, предоставляющих такую возможность в библиотеке Scikit-learn, называется IterativeImputer. IterativeImputer - это класс в модуле sklearn.impute, который предоставляет функционал по заполнению пропущенных значений на основе других значений из набора данных. Он использует итеративный подход, который позволяет заполнить пропущенные значения несколько раз до того, как будут достигнуты наилучшие результаты. Основная идея метода итеративного заполнения состоит в том, чтобы на каждой итерации использовать доступные значения для заполнения пропущенных. Итерации проходят до тех пор, пока не будет достигнут достаточный уровень заполнения пропусков. Это позволяет учитывать связи и зависимости между различными переменными в наборе данных. Заполнение пропущенных значений при помощи IterativeImputer в Scikit-learn можно выполнить в несколько шагов: 1. Импортировать необходимые модули:

python

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.impute import IterativeImputer

2. Загрузить данные или создать набор данных. В данном примере мы будем использовать известный набор данных Iris.

python

iris = load_iris()

X = iris.data

3. Создать экземпляр класса IterativeImputer и указать стратегию заполнения. Возможные стратегии включают "mean", "median" и "most_frequent". По умолчанию используется "mean".

python

imputer = IterativeImputer(strategy='mean')

4. Запустить процесс заполнения пропущенных значений с помощью метода fit_transform на экземпляре класса IterativeImputer. Метод принимает набор данных X и возвращает новый набор данных с заполненными пропущенными значениями.

python

X_filled = imputer.fit_transform(X)

После выполнения этих шагов, пропущенные значения в X будут заполнены на основе других значений из набора данных. Результатом будет новый набор данных X_filled с заполненными значениями пропусков. Метод IterativeImputer основан на использовании моделей машинного обучения для заполнения пропущенных значений. По умолчанию в качестве модели используется линейная регрессия, однако это можно изменить, указав другую модель в параметре estimator при создании экземпляра класса IterativeImputer. Например, можно использовать случайный лес:

python

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor



imputer = IterativeImputer(estimator=RandomForestRegressor())

Использование метода итеративного заполнения может быть полезным в ситуациях, когда набор данных содержит пропущенные значения, которые нельзя просто игнорировать или удалить. Подход с использованием IterativeImputer позволяет сохранить максимальное количество информации из набора данных и создать заполненные значения на основе имеющихся. Однако следует помнить, что заполнение пропущенных значений с использованием других значений может изменить общую структуру данных и внести искажения в результаты анализа. Поэтому важно внимательно выбирать стратегию заполнения и проводить дополнительный анализ, чтобы проверить правильность заполнения пропущенных значений.