机器学习数据预处理之缺失值：使用 Python 进行预测填充

机器学习数据预处理之缺失值：使用 Python 进行预测填充

在机器学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤。在现实世界中的数据集中，经常会遇到缺失值的情况，即某些数据点的特征值或目标值为空或未记录。针对这种情况，我们可以使用预测填充的方法来估计缺失值，并在数据集中进行补充，以便于后续的机器学习算法使用。

Python 提供了许多强大的库和工具，可以帮助我们处理缺失值并进行预测填充。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 进行缺失值的预测填充，并提供相应的源代码。

首先，让我们导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

接下来，我们将加载包含缺失值的数据集。假设我们有一个名为 data.csv 的 CSV 文件，其中包含了特征值和目标值，并且其中一些数据点存在缺失值。我们可以使用 Pandas 库来读取数据集：