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R语言中如何用随机森林的方法来补充缺失值
如题所述
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推荐答案 2019-05-06
这个内容就太多了,随机森林不是用来填充缺失值的,可以用其他方法填充,然后再做随机森林
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2020-01-15
随机森林
-原理及
如何用R
绘图
答:
第一步——得到最佳的根节点 使用一种叫做 Gini
的方法
, Gini 用于衡量每一个决策树的 impurity (不纯净度),Gini值越低越好,它的计算非常简单: Gini impurity=1-(1-probability of "Yes")^2-(1-probability of "No")^2 第二步——限定根节点,同样方法找到最佳的内部节点 ...
R语言
之决策树和
随机森林
答:
机器集成算法:对于数据集训练多个模型,对于分类问题,可以采用投票
的方法
,选择票数最多的类别作为最终的类别,而对于回归问题,可以采用取均值的方法,取得的均值作为最终的结果。主要的集成算法有bagging和adaboost算法。
随机森林
:随机森林就是利用机器集成多个决策树,主要有两个参数,一个是决策树的个数,一个是每棵树的...
能不能用
R
软件填补
缺失
数据?
答:
多重插补法(Multiple
imputation):多重插补是通过变量间关系来预测缺失数据,利用蒙特卡罗方法生成多个完整数据集,再对这些数据集分别进行分析,最后对这些分析结果进行汇总处理。在R语言中实现方法是使用mice包中的mice函数,生成多个完整数据集存在imp中,再对imp进行线性回归,最后用pool函数对回归结果进行...
如何
对数据进行插补?
答:
通常会找到超出一个的相似对象,在所有匹配对象中没有最好的,而是从中随机的挑选一个作为填充值。这个问题关键是不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定,以及如何制定这个判定标准。2、拟合插补法。是利用有监督的机器学习
方法
,比如回归、最邻近、
随机森林
、支持向量机等模型,对
缺失值
作预测,...
对于
缺失值的
处理
答:
多重插补构造多个插补值主要是通过模拟的方式对估计量的分布进行推测,然后采用不同的模型对缺失值进行插补,这种插补是随机抽取的方式,这样以来能提高估计的有效性和可靠性。 多重插补-python手册
多重插补法主要有以下几种
:(使用回归、贝叶斯、随机森林、决策树等模型对缺失数据进行预测。)基于已有...
什么是
随机森林
答:
其实,该缺失值填补过程类似于推荐系统中采用协同过滤进行评分预测,先计算缺失特征与其他特征的相似度,再加权得到
缺失值的
估计,而随机森林中计算相似度
的方法
(数据在决策树中一步一步分类的路径)乃其独特之处。OOB :上面我们提到,构建
随机森林的
关键问题就是 如何选择最优的m ,要解决这个问题主要...
在进行去重求和统计时,
如何
处理
缺失值
?
答:
4.使用预测模型填充缺失值:可以使用回归分析、决策树、
随机森林
等预测模型来预测缺失值。这种
方法
可以较好地保留数据,并且需要对预测模型有一定的了解。5.不处理缺失值:有些统计方法可以直接处理带有
缺失值的
数据,例如使用SQL进行统计时,可以使用COUNT(*)函数直接统计行数,而不需要处理缺失值。总的来...
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