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很多真实的数据集包括缺失值，这些缺失项通常编码为空，NaN, 或其它占位符。对待含缺失值的数据集，常见的处理办法是去掉缺失项所在的整行或整列。然而，这种办法的代价是失去了可能有信息的观测或变量。这样，一种更好的策略是填补缺失值，即，根据数据的已知部分，用特定的值代替它们。下面，我们介绍常用的缺失值填补方法。

单特征填补

单特征填补，是用缺失项所在的特征的非缺失值填补。SimpleImputer类提供了基本的单特征填补方法，包括使用常数值，特征的均值、中位数、众数统计量。下面的例子，使用列(axis 0)均值填补编码为NaN的缺失项。

SimpleImputer类也支持类别变量的缺失填补，使用most_frequent or constant的参数值。

多特征填补

IterativeImputer类提供更加复杂的填补模型，使用特征的函数作为估计量。具体上说，在每一步，定义一个特征列作为输出y, 其它列组成输入X; 拟合关于(y, X)的回归模型，预测y的缺失值。

产生多项式特征

我们经常通过输入特征的非线性变换，增加模型的复杂度。一个简单的方法是使用多项式特征，即，产生特征的幂次或乘积项。PolynomialFeatures类产生多项式特征。下面，我们根据输入特征(X1,X2)(X_1, X_2)(X1,X2), 产生(1,X1,X2,X12,X1X2,X22)(1, X_1, X_2, X_1^2, X_1X_2, X_2^2)(1,X1,X2,X12,X1X2,X22).

如果仅产生交互项，设置参数interaction_only=True.

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