如何让 SVM 很好地处理 scikit-learn 中的缺失数据？答案

【问题标题】：How to get SVMs to play nicely with missing data in scikit-learn?如何让 SVM 很好地处理 scikit-learn 中的缺失数据？
【发布时间】：2012-07-11 14:35:38
【问题描述】：

我正在使用 scikit-learn 进行一些数据分析，我的数据集有一些缺失值（由 NA 表示）。我用genfromtxt 和dtype='f8' 加载数据，然后开始训练我的分类器。

在RandomForestClassifier 和GradientBoostingClassifier 对象上分类正常，但使用sklearn.svm 中的SVC 会导致以下错误：

    probas = classifiers[i].fit(train[traincv], target[traincv]).predict_proba(train[testcv])
  File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py", line 409, in predict_proba
    X = self._validate_for_predict(X)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py", line 534, in _validate_for_predict
    X = atleast2d_or_csr(X, dtype=np.float64, order="C")
  File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 84, in atleast2d_or_csr
    assert_all_finite(X)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 20, in assert_all_finite
    raise ValueError("array contains NaN or infinity")
ValueError: array contains NaN or infinity

什么给了？我怎样才能让 SVM 很好地处理丢失的数据？请记住，丢失的数据适用于随机森林和其他分类器。

【问题讨论】：

标签： python machine-learning scikit-learn

【解决方案1】：

您可以在使用 SVM 之前进行数据插补以处理缺失值。

编辑：在 scikit-learn 中，有一种非常简单的方法可以做到这一点，如 this page 所示。

（从页面复制并修改）

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.preprocessing import Imputer
>>> # missing_values is the value of your placeholder, strategy is if you'd like mean, median or mode, and axis=0 means it calculates the imputation based on the other feature values for that sample
>>> imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
>>> imp.fit(train)
Imputer(axis=0, copy=True, missing_values='NaN', strategy='mean', verbose=0)
>>> train_imp = imp.transform(train)

【讨论】：

无限值呢？这表明只有 NaN 的策略（即除以零）
我这样做了，但转换将数据更改为非整数数组。如果我不估算 svm 分类工作正常，但是当我估算数据时，我得到错误 IndexError: only integers, slices (:), ellipsis (...), numpy.newaxis (None) and integer or boolean arrays are valid indices。有什么建议吗？
这个答案似乎已经过时了。我总是以：“ImportError: cannot import name 'Imputer' from 'sklearn.preprocessing'”结束。

【解决方案2】：

您可以删除具有缺失特征的样本，也可以将缺失特征替换为其按列的中位数或均值。

【讨论】：

【解决方案3】：

这里最受欢迎的答案已经过时了。 “Imputer”现在是“SimpleImputer”。目前解决这个问题的方法是here。估算训练和测试数据对我的作用如下：

from sklearn import svm
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer

imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
imp = imp.fit(x_train)

X_train_imp = imp.transform(x_train)
X_test_imp = imp.transform(x_test)
    
clf = svm.SVC()
clf = clf.fit(X_train_imp, y_train)
predictions = clf.predict(X_test_imp)

【讨论】：