Sklearn 机器学习 缺失值处理 填充数据列的缺失值

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💡使用 Scikit-learn 处理数据缺失值的完整指南

在机器学习项目中，数据缺失是不可避免的问题。如果处理不当，不仅会影响模型的性能，还可能导致无法训练或评估模型。幸运的是，Scikit-learn 提供了多种处理缺失值的方法，可以根据实际需求选择合适的策略。

本文将带你全面了解如何使用 Scikit-learn 的各类 Imputer 工具进行缺失值填充，并结合实际代码演示常见用法。

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📌一、使用 SimpleImputer 进行基础填充

SimpleImputer 是 Scikit-learn 中最常用的填充类，适用于数值或分类数据的基本填充。

from sklearn.impute import SimpleImputer
import numpy as np

# 构造含缺失值的数据（NaN）
X = np.array