标称变量（Categorical Features）或者分类变量（Categorical Features）缺失值填补、详解及实战

核心学习函数或者方法：

KNeighborsClassifier()

np.hstack()

np.vstack

有一个分类特征或者标称变量，它包含需要用预测值替换的缺失值。理想的解决方案是训练一个机器学习分类器算法来预测缺失值，通常是k-nearest neighbors (KNN)分类器来进行缺失值得填补。

KNN分类器进行缺失填补：

# Load libraries
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# Create feature matrix with categorical feature
X = np.array([[0, 2.10, 1.45],[1, 1.18, 1.33],[0, 1.22, 1.27],[1, -0.21, -1.19]])# Create feature matrix with missing values in the categorical feature
X_with_nan = np.array([[np.nan, 0.87, 1.31],[np.nan, -0.67, -0.22]])# Train KNN learner
clf = KNeighborsClassifier(3, weights='distance')
trained_model = clf.fit(X[:,1:], X[:,0])# Pred

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