SimpleInputerはどのような欠損値処理ができる？

2024年6月8日

SimpleImputerは、欠損値を処理するためのscikit-learnライブラリのクラスの1つです。欠損値は通常、NaN（Not a Number）やNoneなどの形式で表されます。SimpleImputerはこれらの欠損値を特定の方法で補完するために使用されます。

SimpleImputerが提供する主な欠損値処理方法は次のとおりです。

1. 平均値補完 (mean imputation):
   欠損値を特徴量の平均値で置き換えます。数値データの欠損値を補完する際に使用されます。

2. 中央値補完 (median imputation):
   欠損値を特徴量の中央値で置き換えます。数値データの欠損値を補完する際に使用されます。

3. 最頻値補完 (most frequent imputation):
   欠損値を特徴量の最頻値（最もよく現れる値）で置き換えます。カテゴリカルデータの欠損値を補完する際に使用されます。

4. 定数補完 (constant imputation):
   欠損値を指定された定数で置き換えます。一般的にはゼロや任意の値で補完します。

これらの方法を使用して、SimpleImputerは欠損値を補完することができます。欠損値が含まれる特徴量に対して適切な補完方法を選択し、その方法で欠損値を置き換えます。