数据科学研究数据缺失的五种补救方案

使用 scikit-learn 加载 Boston 房价数据集

scikit-learn 是一个流行的 Python 机器学习库，提供各种实用工具和算法。加载 Boston 房价数据集是使用 scikit-learn 执行机器学习任务的常见第一步。不幸的是，在 scikit-learn 1.2 版本中，load_boston 函数已被弃用，并在后续版本中被删除。本文将探讨解决此问题的多种方法。

解决 load_boston 已被弃用的方法

解决 load_boston 函数已被弃用的方法有五种：

1. 升级 scikit-learn 库 ：最直接的方法是将 scikit-learn 库升级到 1.2 版本或更高版本。这将使你能够继续使用 load_boston 函数。

2. 使用 fetch_openml 函数 ：scikit-learn 提供了 fetch_openml 函数来加载公开数据集。可以使用此函数加载 Boston 房价数据集。

from sklearn.datasets import fetch_openml
boston = fetch_openml(name="boston", as_frame=True)

3. 使用其他库加载数据 ：除了 scikit-learn，还有其他库可以用于加载 Boston 房价数据集。例如，可以使用 pandas 库。

import pandas as pd
boston = pd.read_csv("boston_housing.csv")

4. 从网站下载数据 ：Boston 房价数据集可以从 UCI 机器学习库的网站下载。

5. 使用在线服务 ：还可以使用在线服务来获取 Boston 房价数据集。例如，可以使用 Kaggle 网站。

处理数据缺失

数据缺失是机器学习中遇到的常见问题。有五种处理数据缺失的方法：

1. 剔除 ：剔除是指从分析中移除包含缺失值的数据点。这是最简单的方法，但可能会导致数据量减少和信息丢失。

2. 单变量插补 ：单变量插补是指使用变量自身的非缺失值来预测缺失值。常用的方法包括均值插补、中值插补和众数插补。

3. 多变量插补 ：多变量插补是指使用其他变量的信息来预测缺失值。常用的方法包括 K-最近邻插补、多重插补和贝叶斯插补。

4. 机器学习方法 ：机器学习模型可以用来预测缺失值。常用的模型包括回归模型、决策树和随机森林。

5. 集成方法 ：集成方法将多种数据缺失处理方法结合起来使用。常用的方法包括 Bagging、Boosting 和 Stacking。

最佳实践

没有一种数据缺失处理方法适用于所有情况。以下是处理数据缺失的一些最佳实践：

1. 避免数据缺失 ：最好的办法是避免数据缺失的发生。这可以通过仔细设计数据收集过程来实现。

2. 选择合适的方法 ：在数据缺失发生后，根据具体的数据和研究目标选择合适的方法。

3. 评估处理效果 ：在应用数据缺失处理方法后，评估处理效果。方法包括比较处理前后的数据分布和模型性能。

4. 谨慎应用机器学习方法 ：机器学习方法可以用来处理数据缺失，但需要谨慎应用。这是因为机器学习模型可能产生偏差，并导致错误的预测结果。

常见问题解答

1. 为什么 load_boston 函数已被弃用？

答：load_boston 函数已被弃用，因为它使用的是一个内部数据集，该数据集不再维护。

2. fetch_openml 函数和 load_boston 函数有什么区别？

答：fetch_openml 函数加载的是一个公开数据集，而 load_boston 函数加载的是一个内部数据集。

3. 数据缺失的最佳处理方法是什么？

答：没有一种最好的方法，需要根据具体的数据和研究目标选择合适的方法。

4. 什么是单变量插补？

答：单变量插补是指使用变量自身的非缺失值来预测缺失值。

5. 什么是多变量插补？

答：多变量插补是指使用其他变量的信息来预测缺失值。