过采样建模中遇到的问题

落日映苍穹つ 2023-07-21 08:50 26阅读 0赞

### 过采样建模中遇到的问题 ###

### 一、问题概述： ###

由于过采样建模中使用了SMOTE算法，因此需要计算距离，如果说原始数据中存在空值时，此时计算距离将报错，所以需要将原始数据的空值进行处理，这样才能保证SMOTE算法运行成功。

### 二、问题解决： ###

使用sklearn中的

from sklearn.preprocessing import Imputer

模块儿，可以快速对空值数据进行处理，此模块儿使用方式如下：

class sklearn.preprocessing.Imputer(missing_values=’NaN’, strategy=’mean’, axis=0, verbose=0, copy=True)

各个参数含义：

1.missing\_values: integer or “NaN”, optional (default=”NaN”)  
2.strategy : string, optional (default=”mean”)  
     The imputation strategy.  
     If “mean”, then replace missing values using the mean along the axis. 使用平均值代替  
     If “**median**”, then replace missing values using the median along the axis.使用中值代替  
     If “most\_frequent”, then replace missing using the most frequent value along the axis.使用众数代替，也就是出现次数最多的数  
      axis: 默认为 axis=0  
      **axis = 0, 按列处理**  
      aixs =1 , 按行处理

### 三、使用示例 ###

#部分数据可能有空值，因此使用Imputer进行处理
    from sklearn.preprocessing import Imputer
    
    #必须初始化一个Imputer,参数可以修改
    imp =Imputer(missing_values="NaN", strategy="most_frequent",axis=0 )
    #将数据框df按照上述规则进行处理，处理后结果为df_train_tsf
    df_train_tsf = imp.fit_transform(df)

注意点：Imputer只接受一个DF数据结构。