使用随机森林回归填补缺失值,结果不可解释 ...
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:
使用随机森林回归填补缺失值,结果不可解释 ...
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 ...
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值的字段。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 ...
有的时候,一些时刻或连续时间段内的值无法采集到,或者本身就没有值,本文将介绍如何处理这种情况。 一般而言,有以下几种方法: 对所有的缺失值用零填充。 前向填充:比如用周一的值填充缺失的周二的值 后向填充:比如用周二的值填充缺失的周一的值 采用n最近 ...
随机森林 [ 41.71152007 -15.51877479 18.77435453 2.4613485 -5.25163664 11.98242971 -28.99147231 67.82781115 -46.47813223 ...
: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 ...
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 ...
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 ...