SimpleImputer удаляет функции? - PullRequest
Новая
       1

SimpleImputer удаляет функции?

0 голосов
/ 04 марта 2020

У меня есть набор данных из 284 функций, которые я пытаюсь вписать с помощью scikit-learn, однако я получаю сообщение об ошибке, когда число функций меняется на 283: 

imputer = SimpleImputer(missing_values = np.nan, strategy = "mean")
imputer = imputer.fit(data.iloc[:,0:284])
df[:,0:284] = imputer.transform(df[:,0:284])
X = MinMaxScaler().fit_transform(df)

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-150-849be5be8fcb> in <module>
      1 imputer = SimpleImputer(missing_values = np.nan, strategy = "mean")
      2 imputer = imputer.fit(data.iloc[:,0:284])
----> 3 df[:,0:284] = imputer.transform(df[:,0:284])
      4 X = MinMaxScaler().fit_transform(df)

~\Anaconda3\envs\environment\lib\site-packages\sklearn\impute\_base.py in transform(self, X)
    411         if X.shape[1] != statistics.shape[0]:
    412             raise ValueError("X has %d features per sample, expected %d"
--> 413                              % (X.shape[1], self.statistics_.shape[0]))
    414 
    415         # Delete the invalid columns if strategy is not constant

ValueError: X has 283 features per sample, expected 284

Я не понимаю, как это достигает 283 функций, я полагаю, что при подборе он находит функции, которые имеют все 0 или что-то еще, и решил отбросить их, но я не могу найти документацию, которая говорит мне, как обеспечить сохранение этих функций. Я не программист, поэтому не уверен, что мне не хватает чего-то очевидного или мне лучше искать другой метод?

...