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本博客的精華專欄：
【自動化測試】 【測試經驗】 【人工智能】 【Python】
??使用 Scikit-learn 處理數據缺失值的完整指南
在機器學習項目中，數據缺失是不可避免的問題。如果處理不當，不僅會影響模型的性能，還可能導致無法訓練或評估模型。幸運的是，
Scikit-learn提供了多種處理缺失值的方法，可以根據實際需求選擇合適的策略。
本文將帶你全面了解如何使用 Scikit-learn 的各類 Imputer 工具進行缺失值填充，并結合實際代碼演示常見用法。
??一、使用 SimpleImputer 進行基礎填充
SimpleImputer 是 Scikit-learn 中最常用的填充類，適用于數值或分類數據的基本填充。
from sklearn.impute import SimpleImputer
import numpy as np# 構造含缺失值的數據（NaN）
X = np.array
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