原文:code_demo 用随机森林做缺失值预测

直接上代码 在做特征工程的时候, 其实可以用算法来处理特征工程的, 比如缺失值填充之类的. 这里一段code demo是搬运来的, 不过是真滴好用呢. ...

2019-11-05 22:48 0 307 推荐指数:

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使用Python预测缺失

作者|Sadrach Pierre, Ph.D. 编译|VK 来源|Towards Data Science 对于数据科学家来说,处理丢失的数据是数据清理和模型开发过程中的一个重要部分。通常情况下,真实数据包含多个稀疏字段或包含错误的字段。在这篇文章中,我们将讨论如何建立可以用来填补数据中缺失 ...

Thu Sep 17 04:33:00 CST 2020 0 532
用python时间序列预测五:时间序列缺失处理

有的时候,一些时刻或连续时间段内的无法采集到,或者本身就没有,本文将介绍如何处理这种情况。 一般而言,有以下几种方法: 对所有的缺失用零填充。 前向填充:比如用周一的填充缺失的周二的 后向填充:比如用周二的填充缺失的周一的 采用n最近 ...

Tue Jun 09 04:06:00 CST 2020 0 2461
随机森林算法demo python spark

:是指森林中每一棵决策树最大可能depth,在决策树中提到了这个参数。更深的一棵树意味模型预测更有力,但同 ...

Wed Jul 19 17:46:00 CST 2017 0 1431
随机森林预测NBA篮球赛(一)——数据爬取

  小编也是最近在学习数据挖掘,看到了第三章用决策树预测获胜的球队。然而,NBA官网早就改版了,Export不能全部下载一年的数据记录,只能按月,而且我也下载不了。想了想,就只能爬取了。话不多说。   小编最开始用的Xpath,感觉路径有点麻烦,而且速度好像也没有BeautifulSoup ...

Thu Feb 06 03:36:00 CST 2020 0 720
十大经典预测算法(七)---随机森林

算法概述   随机森林,顾名思义就是由很多决策树融合在一起的算法,它属于Bagging框架的一种算法。   随机森林的“森林”,它的弱模型是由决策树算法训练的(CART算法),CART算法即能做回归也能做分类,“随机”是指构造的模型有一定的随机性。   每一颗决策树模型的训练 ...

Sun Jan 06 19:07:00 CST 2019 0 10983
 
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