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在Python中使用Fancy Impute的MICE算法时出现TypeError
我正在尝试填充数据集中缺少的数据，我的导师建议我使用Python中的Fancy Impute包，特别是MICE算法 . 首先，正如我读到的关于MICE，很明显，如果我的遗漏数据不是随机的，这是一个不好的选择（我怀疑，因为看起来缺失的数据更可能是在特定的国家/年） . 那么有人推荐不同的算法吗？ （我的项目基于世界银行性别统计数据） . 技术问题：我在我的数据帧上运行了这段代码： filled = ... -
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python中的MICE实现
我正在尝试使用以下链接使用MICE实现： Missing value imputation in python using KNN from fancyimpute import MICE as MICE df_complete=MICE().complete(df_train) 我收到以下错误： 输入类型不支持> ufunc'isnan'，并且输入无法根据强制转换规则“安全”安全地强制转... -
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无法在Jupyter中安装fancyimpute
我一直试图在Jupyter笔记本上导入fancyimpute，因为我有兴趣使用K Nearest Neighbors进行数据插补 . 但是，我继续得到屏幕截图中描述的错误 . 我已经尝试安装以下依赖项： pip安装ecospip安装CVXcanonpip安装keraspip install tensorflowpip install fancyimpute 错误消息如下： 使用TensorFlow...