Imputerパッケージがsklearnライブラリに見つかりません

Imputerパッケージがsklearnライブラリに見つかりません

問題の説明：

「sklearn.preprocessing」から「Imputer」という名前をインポートできません

問題の原因：

Imputerクラスがsklearnライブラリに存在しません

解決策1：

Imputerクラスは、0.22より上のバージョンのsklearnから削除されているため、代わりにSimpleImputerクラスを使用する必要があります

ライブラリ参照コードを次のように変更する必要があります。

from sklearn.impute import SimpleImputer

解決策2：

sklearnの0.22バージョンを0.19に減らします（このバージョンには、Imputerクラスが存在します）。

SimpleImputerクラスパラメータ：

sklearn.impute.SimpleImputer(
		missing_values=nan,
		strategy='mean',
		fill_value=None,
		verbose=0,
		copy=True,
		add_indicator=False
)[source]

misssing_values：数値、文字列、np.nan（デフォルト）またはなし

欠損値のプレースホルダー、プレースホルダーのすべての出現が計算されます

戦略：文字列、デフォルト= '平均'

戦略を計算して置き換える：

「つまり、列の平均を使用して欠損値を置き換えます。数値データにのみ使用されます。

「中央値」、列の中央値を使用して欠損値を置き換えます。数値データのみ。

「Most_frequency」：各列で欠落している値を最も一般的な値に置き換えます。非数値データに使用できます。

「定数」、欠落している値をfill_valueに置き換えます。非数値データに使用できます。

fill_value：文字列または数値、デフォルト=なし

戦略が「一定」の場合、missing_valuesをfil_valueに置き換えます。デフォルトの場合、数値データを0に置き換え、文字列またはオブジェクトのデータ型を「missing_value」に置き換えます

詳細：整数、デフォルト= 0

詐欺師の冗長性を制御します

コピー： boolean、default = True

True：Xのコピーが作成されます; False：可能な場合は、その場所で置き換えられます。copy = Falseの場合でも、新しいコピーが作成されることに注意してください：

1. Xは浮動小数点値の配列ではありません。

2. XコードはCSRマトリックスです。

3.add_indicator = True

add_indicator： boolean、default = False

3.add_indicator = True

add_indicator： boolean、default = False

True、MissingIndicatorは入力によって変換された出力にスーパーインポーズされます。このようにして、補完代入が実行された場合でも、予測推定量に欠損値を記述させます。フィット/トレーニング中にフィーチャーに欠損値がない場合、変換/テス中に欠損値があったとしても、そのフィーチャーは欠損インジケーターに表示されません。