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上传时间: 2020-03-31
详细说明：缺失预处理数据22222.csv，用于学习缺失值处理的数据
impute.SimpleImputer
这个类是专门用来填补缺失值的。它包括四个重要参数
missing_values 告诉SimpleImputer，数据中的缺失值长什么样，默认空值np.nan
strategy
我们填补缺失值的策略，默认均值。
输入“mean”使用均值填补（仅对数值型特征可用）
输入“median"用中值填补（仅对数值型特征可用）
输入"most_frequent”用众数填补（对数值型和字符型特征都可用）
输入“constant"表示请参考参数“fill_value"中的值（对数值型和字符型特征都可用）
fill_value 当参数startegy为”constant"的时候可用，可输入字符串或数字表示要填充的值，常用0
copy 默认为True，将创建特征矩阵的副本，反之则会将缺失值填补到原本的特征矩阵中去。
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