Sklearn 机器学习 缺失值处理 填充数据列的缺失值

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使用 Scikit-learn 处理数据缺失值的完备指南

   在机器学习项目中，数据缺失是不可制止的问题。假如处理不当，不仅会影响模型的性能，还大概导致无法训练或评估模型。荣幸的是，Scikit-learn 提供了多种处理缺失值的方法，可以根据实际需求选择合适的战略。
  本文将带你全面了解如何使用 Scikit-learn 的各类 Imputer 工具进行缺失值填充，并结合实际代码演示常见用法。
<hr> 一、使用 SimpleImputer 进行基础填充

SimpleImputer 是 Scikit-learn 中最常用的填充类，适用于数值或分类数据的基本填充。

1. from sklearn.impute import SimpleImputer
2. import numpy as np
4. # 构造含缺失值的数据（NaN）
5. X = np.array

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