[BDA 데분기] 4주차 필수 과제 1 - sklearn SimpleImputer

SimpleImputer 개념을 이해하고 코드 실습을 진행해 보겠습니다.

• 공식 홈페이지: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.impute.SimpleImputer.html

sklearn.impute.SimpleImputer

 

 

1. SimpleImputer의 주요 파라미터

   1. missing_values

• 결측치 값
• default: NaN
• 만약 결측치 값이 -1이라면 missing_values = -1

   2. strategy

• 결측치 대체 방법
• default: mean
• ex) mean(평균), median(중앙값), most_frequent(최빈값), constant(지정값) 등
  
  

   3. fill_value

• strategy에서 constant 사용 시 대체할 상수값 입력
• default: 0(None)

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1-1. SimpleImputer 사용법

• fit()으로 strategy 값 계산 → transform()으로 결측치 값 대체.

• fit(): 데이터를 학습시키는 메서드.
• transform(): 실제 학습시킨 것을 적용하는 메서드.
  train data로부터 학습된 mean 값과 variance 값을 test data에 적용하기 위해 사용.
• fit_transform(): fit()과 transform() 대상이 같으면 fit_transform()으로 바로 처리.
  fittrain dataset에서만 사용.

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2. SimpleImputer 적용해 보기

 

2-1. 디폴트, 평균값으로 대체해 보기: strategy = "mean"

 

2-2. 중앙값으로 대체해 보기: strategy = "median"

 

2-3. 최빈값으로 대체해 보기: strategy = "most_frequent"

 

2-4. 지정값으로 대체해 보기: strategy = "constant", fill_value = 상수

 

 

2-5. 결과 전체 비교