擅长:python、mysql、java
<p><code>Imputer(missing_values = "NaN", strategy = "mean", axis = 0)</code></p>
<p>上一行创建了一个插补器对象,该对象将用值的平均值插补/替换表示为NaN的缺失值</p>
<p><code>impt = impt.fit(X[:,1:3])</code></p>
<p>所以它需要一些数据来计算<code>mean</code>,这些数据可以被缺失的值替换。这通常是通过方法<code>fit</code>来完成的,该方法将计算所需的值,在本例中为mean。<code>fit</code>接受一些数据来计算这些值,它通常被称为<code>training</code>阶段</p>
<p><code>impt.transform(X[:,1:3])</code></p>
<p>一旦计算出这些值,它们就可以用于呈现给它的新数据。在这种情况下,它将用计算的(在<code>fit</code>方法中)平均值替换丢失的数据。这是通过<code>transform</code>方法完成的</p>
<p>有时可能需要运行<code>fit</code>和<code>transform</code>相同的数据。在这种情况下,我们可以使用<code>fit_transform</code>方法,而不是先调用fit,然后调用transform</p>
<p><code>X[:,1:3] = impt.fit_transform(X[:,1:3])</code></p>