机器学习中用随即森林（决策树）预测缺失值

标签：Ytest rfr 机器 预测 df 决策树 缺失 fill

训练集和测试集的划分

Ytrain：指的是缺失值那行所对应的有值的部分

Ytest：指的是缺失值，需要预测的部分（一般的监督学习不会预测Ytest，因为我们是预测该缺失的数据，所以Ytest不用做比较，直接进行预测填补缺失值）

Xtrain：指的是未缺失部分所对应的特征值

Xtest：指的是缺失部分所对应的特征值

 

决策树预测缺失值的方法（两种情况）：

第一种情况：只预测一行缺失值

1.构建新的特征矩阵

2.划分训练集和测试集

3.用随机森林来预测

4.将预测的数值对原数据进行覆盖

 1 def fill_missing_rf(x, y, to_fill):
 2     df = x.copy()
 3     fill = df.loc[:, to_fill]
 4     df = pd.concat([df.loc[:, df.columns != to_fill], pd.DataFrame(y)], axis=1)
 5     
 6     Ytrain = fill[fill.notnull()]
 7     Ytest = fill[fill.isnull()]
 8     Xtrain = df.iloc[Ytrain.index, :]
 9     Xtest = df.iloc[Ytest.index, :]
10     
11     rfr = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
12     rfr = rfr.fit(Xtrain, Ytrain)
13     Ypre = rfr.predict(Xtest)
14     return Ypre

 

第二种情况：预测多列缺失值

1.找出多列缺失值，将缺失值按照数值由小到大进行排列。（因为预测的情形需要有少到多，准确率更高）

2.构建新的特征矩阵

3.划分训练集和测试集

4.用随机森林来预测

5.将预测的数值对原数据进行覆盖

 

标签：Ytest,rfr,机器,预测,df,决策树,缺失,fill
From： https://www.cnblogs.com/future-panda/p/16808717.html