sklearn库中找不到Imputer包问题

缺乏、安全感 2022-12-30 07:45 276阅读 0赞

# sklearn库中找不到Imputer包问题 #

## 1.问题描述： ##

**cannot import name ‘Imputer’ from 'sklearn.preprocessing’**

![sklearn.preprocessing][]

## 2.问题原因： ##

sklearn库中不存在Imputer类

## 3.解决方法一： ##

0.22以上版本的sklearn去除了Imputer类，因此需要使用SimpleImputer类代替

库引用代码需改为：

from sklearn.impute import SimpleImputer

## 4.解决方法二： ##

将0.22版本的sklearn降低为0.19（此版本存在Imputer类）

## 5.注解 ##

**SimpleImputer类的参数配置：**

sklearn.impute.SimpleImputer(missing\_values=nan,strategy=‘mean’,fill\_value=None,verbose=0,copy=True,add\_indicator=False)\[source\]

**misssing\_values:** number,string,np.nan(default) or None

缺失值的占位符，所有出现的占位符都将被计算

**strategy:** string,default=‘mean’

计算并替换的策略：

"mean，使用该列的平均值替换缺失值。仅用于数值数据；

“median”，使用该列的中位数替换缺失值。仅用于数值数据；

“most\_frequent”，使用每个列中最常见的值替换缺失值。可用于非数值数据；

“constant”，用fill\_value替换缺失值。可用于非数值数据。

**fill\_value:** string or numerical value,default=None

当strategy为"constant"，使用fil\_value替换missing\_values。如果是default，使用0替换数值数据，使用"missing\_value"替换字符串或对象数据类型

**verbose:** integer,default=0

controls the verbosity of the imputer

**copy:** boolean,default=True

True: 将创建X的副本；False: 只要有可能，就会原地替换。注意，一下情况即使copy=False，也会创建新的副本：

1.X不是一个浮点值数组；

2.X编码为CSR矩阵；

3.add\_indicator=True

**add\_indicator:** boolean,default=False

True，则MissingIndicator将叠加到输入器转换的输出上。这样即使进行了imputation归算，也同样会让预测估算器描述缺失值。如果某个特征在fit/train时没有缺失值，那么即使在transform/tes时有缺失值，该特征也不会出现在缺失的指示器上。

[sklearn.preprocessing]: /images/20221120/b89f273caf294d36af7fc5d133e30acc.png

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