使用fancyimpute进行插补的正确代码

Question

我正在使用以下代码对KNN进行缺失值的估算：

1）data[missing] = KNN(k = 3, verbose = False).fit_transform(data[missing])

但是，我看到了一些使用方法.complete()的教程（例如Chris Albon - Machine Learning With Python Cookbook p. 78）

2）features_knn_imputed = KNN(k=5, verbose=0).complete(X_train[true_nums])

我想知道2）是否已过时的代码，或者我为{）插入1）的KNN的实现是否不正确？

Answer 1

是的，.complete已过时。 像sklearn一样使用.fit_transform。

在此处检查用法： https://pypi.org/project/fancyimpute/0.5.5/