缺失值填充4——使用线性模型（岭回归、Lasso回归、ElasticNet回归）填充序列缺失值

原始的问题可能是：一个X(包含x1，x2，缺失x，x3…) =====预测=> y
模型填充缺失值：使用：x1,x2,x3… y =====预测=> 缺失x

算法思路

• Lasso回归：在线性回归结尾加入绝对值和的正则化方法（L1正则）
• 岭回归：在线性回归结尾加入平方和的正则化方法（L2正则）
• ElasticNet回归：在线性回归结尾同时加入L1正则与L2正则
  

示例代码

import pandas as pd
import numpy as np


def get_dataset():
    """得到数据
    :return data_x：有缺失值的数据
    :return true_value：缺失数据的原始真实值
    :return data_y：原问题中待预测的label
    """
    import copy
    from sklearn.datasets import make_classification
    data_x, data_y = make_classification(n_samples=100, n_classes=4, n_features=6, n_informative=4,
                                         random_state=0)  # 6个特征
    data_x = pd.DataFrame(data_x)
    data_x.columns = ['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'miss_line']
    true_data = copy.deepcopy(data_x)
    # 在miss_line这一列删除20%的数据
    drop_index = data_x.sample(frac=0.2).index
    data_x.loc[drop_index, "miss_line"] = np.nan
    true_value = true_data.loc[drop_index, 'miss_line']  # 空值的真实值
    return data_x, true_value, data_y


def train_model(train_x, train_y, test_x):  # 训练模型
    from sklearn.linear_model import RidgeCV, LassoCV, ElasticNetCV

    model = RidgeCV(cv=5)  # 使用岭回归
    model = LassoCV(cv=5)  # LASSO
    model = ElasticNetCV(cv=5)  # ElasticNet回归

    model.fit(train_x, train_y)
    predict_y = model.predict(test_x)
    return predict_y


def fill_missing_rf(x_data: pd.DataFrame, y_data=None, fill_column_name: str = None):
    """
    使用线性填充填补一个特征的缺失值的函数
    :param x_data 带缺失值的特征矩阵
    :param y_data 标签列，可以为空
    :param fill_column_name 缺失列的名称
    """
    # 将实际用来预测的label加入x中，作为特征预测缺失列
    if y_data is not None:
        x_data = pd.concat([x_data, pd.DataFrame(y_data)], axis=1)

    # 得到训练集(未缺失数据)与测试集(缺失数据)
    train_df = x_data[x_data[fill_column_name].notnull()]
    test_df = x_data[x_data[fill_column_name].isnull()]
    
    # 得到训练集与测试集
    train_x = train_df.drop([fill_column_name], axis=1)
    train_y = train_df.loc[:, fill_column_name]
    test_x = test_df.drop([fill_column_name], axis=1)
    test_y = test_df.loc[:, fill_column_name]

    # 找出我们的训练集和测试集
    pre_y = train_model(train_x, train_y, test_x)
    pre_y = pd.Series(pre_y, index=test_y.index)
    return pre_y


if __name__ == '__main__':
    value_x, true_value_x, value_y = get_dataset()
    fill_value = fill_missing_rf(value_x, value_y, "miss_line")
    value_x['miss_line'].update(fill_value)  # 用预测的结果填充到原始的缺失值