用sklearn进行二分类建模时target column里的值除了0和1还有缺失值且0和1均为float型如何转换数据类型以使其可以用于二分类模型

在sklearn中，我们可以使用LabelEncoder来将非数值类型的目标列转换为数值类型，并使用SimpleImputer来处理缺失值。下面是一个示例代码：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.impute import SimpleImputer

# 将目标列转换为数值类型
le = LabelEncoder()
y_encoded = le.fit_transform(y)

# 处理缺失值
imputer = SimpleImputer(strategy='most_frequent')
X_imputed = imputer.fit_transform(X)

# 使用X_imputed和y_encoded进行建模
# ...

在上述代码中，y是目标列的原始数据，X是特征矩阵。首先，我们使用LabelEncoder将目标列y转换为数值类型，其中0表示一个类别，1表示另一个类别。然后，我们使用SimpleImputer处理特征矩阵X中的缺失值。可以选择不同的策略来处理缺失值，例如使用最常见的值（most_frequent）进行填充。

最后，使用转换后的特征矩阵X_imputed和转换后的目标列y_encoded进行建模。