sklearn的SimpleImputer与Imputer的区别

在于它们是scikit-learn库中用于处理缺失数据的两个不同版本的类。

1. SimpleImputer： SimpleImputer是scikit-learn库中较新的版本，从0.22版本开始引入。它用于处理缺失数据，提供了一种简单且易于使用的方法。SimpleImputer的主要特点如下：

• 提供了几种策略来填充缺失值，包括均值、中位数、众数和常数。
• 可以处理数值型和类别型的特征。
• 可以通过设置missing_values参数来指定缺失值的表示形式。
• 可以通过设置strategy参数来选择填充策略。
• 可以通过设置add_indicator参数来添加一个指示器矩阵，用于指示哪些值是填充的。

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1. Imputer： Imputer是scikit-learn库中旧版本的类，从0.20版本开始被SimpleImputer替代。Imputer的功能与SimpleImputer类似，但有一些区别：

• Imputer只能处理数值型的特征，不能处理类别型的特征。
• Imputer的填充策略有均值、中位数和众数三种选择。
• Imputer的使用方式相对复杂，需要先fit再transform。

由于Imputer已经被SimpleImputer替代，因此在新的项目中建议使用SimpleImputer。

希望以上信息对您有所帮助。