python - 使用 fancyimpute 进行插补的正确代码

Question

KNN我正在使用以下代码对缺失值进行插补：

1)data[missing] = KNN(k = 3, verbose = False).fit_transform(data[missing])

但是，我看到了一些使用该方法的教程（例如Chris Albon - Machine Learning With Python Cookbook p. 78.complete() ） ；

2)features_knn_imputed = KNN(k=5, verbose=0).complete(X_train[true_nums])

我想知道 2) 是否是已弃用的代码，或者我KNN在 1) 中的 for imputing 实现是否不正确？

Answer 1

是的，.complete已弃用。.fit_transform像 sklearn 一样使用。

在此处检查用法： https ://pypi.org/project/fancyimpute/0.5.5/