Pycaret：目标列中出现缺失值错误

如果目标列包含 NaN 并且当将其作为 Pycaret 中的目标列传递时，会显示缺失值错误；适用于其余列的所有可用插补方法，不适用于选定的目标列。

s = setup(df, target = 'Life expectancy', numeric_imputation="mean")

ValueError: 在目标列中发现 10 个缺失值：预期寿命。要继续，请从数据中删除相应的行。

目标列包含 NaN，当将其作为 Pycaret 中的目标列传递时，它显示缺失值错误，如何处理目标列中的缺失值？

PyCaret 中出现的错误“ValueError: Target column contains 10 missing values”表明你的目标列“Life expectancy”中有缺失值，而 PyCaret 不允许这样做。虽然 PyCaret 可以对特征（自变量）进行插补，但它不能对目标变量进行插补。

你可以通过以下三种方式处理这个问题：

1. 删除缺失值：

• 优点： 简单直接。
• 缺点： 可能会丢失有价值的数据，尤其是在缺失值很多的情况下。
• 如何操作：

df.dropna(subset=['Life expectancy'], inplace=True)
s = setup(df, target = 'Life expectancy', numeric_imputation="mean") 

2. 用统计值填充缺失值：

• 优点： 保留所有数据。
• 缺点： 可能会引入偏差，尤其是当缺失值并非随机分布时。
• 如何操作： 你可以使用均值、中位数或众数填充缺失值。

# 使用均值填充
df['Life expectancy'].fillna(df['Life expectancy'].mean(), inplace=True)

# 使用中位数填充
# df['Life expectancy'].fillna(df['Life expectancy'].median(), inplace=True)

s = setup(df, target = 'Life expectancy', numeric_imputation="mean") 

3. 使用更高级的插补技术：

• 优点： 可以提供比简单插补更准确的结果。
• 缺点： 更复杂，需要更多的时间和计算资源。
• 如何操作： 你可以使用 KNNImputer 或 IterativeImputer 等方法。

from sklearn.impute import KNNImputer

imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)  # 使用 5 个最近邻
df['Life expectancy'] = imputer.fit_transform(df[['Life expectancy']])

s = setup(df, target = 'Life expectancy', numeric_imputation="mean") 

选择哪种方法取决于你的数据的具体情况和目标。 如果缺失值很少，并且你认为它们是随机分布的，那么删除它们或使用均值/中位数填充它们可能是合理的。但是，如果缺失值很多，或者你认为它们不是随机分布的，那么你应该考虑使用更高级的插补技术。

请记住，在填充目标列中的缺失值后，评估模型性能非常重要。确保选择的插补方法不会对模型的预测能力产生负面影响。