sklearn：随机森林_回归树_波士顿房价_填补缺失值
分类树和回归树参数差别： criterion 分类：使用信息增益， 回归： 均方误差MSE，使用均值。mse是父节点与叶子节点之间的均方误差，用来选择特征。同时也是用于衡量模型质量的指标。均方误差是正的，但是sklearn中 ...
原文：sklearn 缺失值填补（总结）
首先查看数据形态： 再查看数据类型和非空值的个数与比例 使用SimpleImputer进行填补 默认是用均值进行填补，参数如下： missing values: 空值的类型。默认np.nan 注意，numpy自带的fillna只能填补np.nan，而此处则可以指定空值的类型。比如 或N A strategy: 可选：mean, median, most frequent, constant fil ...
2018-12-22 12:27 0 2027 推荐指数：
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