用于输入具有线性相关性的缺失值的代码

在数据分析和机器学习领域中，处理具有线性相关性的缺失值是一个常见的问题。以下是一个示例代码，用于输入具有线性相关性的缺失值：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
n_samples = 1000
n_features = 5
X = np.random.rand(n_samples, n_features)
coef = np.random.rand(n_features)
y = np.dot(X, coef)

# 生成缺失值
missing_ratio = 0.2
missing_mask = np.random.rand(n_samples, n_features) < missing_ratio
X_missing = X.copy()
X_missing[missing_mask] = np.nan

# 使用线性回归填充缺失值
model = LinearRegression()
for feature in range(n_features):
    X_feature = X_missing[:, feature]
    y_feature = y.copy()
    feature_mask = ~np.isnan(X_feature)
    X_feature = X_feature[feature_mask].reshape(-1, 1)
    y_feature = y_feature[feature_mask]
    model.fit(X_feature, y_feature)
    X_missing[~feature_mask, feature] = model.predict(X_missing[~feature_mask, feature].reshape(-1, 1))

print("原始数据：")
print(X[:5, :])
print("\n带缺失值的数据：")
print(X_missing[:5, :])

该代码使用numpy和scikit-learn库来生成随机数据，其中包括特征矩阵X和目标向量y。然后，使用指定的缺失率生成带有缺失值的特征矩阵X_missing。接下来，使用线性回归模型来填充缺失值。对于每个特征，首先创建一个没有缺失值的子集，然后使用线性回归模型进行训练，预测缺失值，并将其填充到原始矩阵中。

该方法的优势是可以利用特征之间的线性相关性来填充缺失值，以保持数据的整体一致性。它适用于具有线性相关性的数据，例如时间序列数据或具有线性趋势的数据。

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