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 ...

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 ...

-------------原文 https://wenku.baidu.com/view/aaa16788a48da0116c175f0e7cd184254b351bb0.html ------ 常见的插补方法简述 1 剔除法 如果缺失值所占比例小的话，这个方法十分有效。但是会丢弃 ...

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. ...

， 使用缺失值后面的观测值进行填补。这个是时序当中最基本的方法，当然还有用Baseline Observa ...

随机森林（可用于分类和回归） 随机森林主要应用于回归和分类。 随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。 1、简介 随机森林由多棵决策树构成，且森林中的每一棵决策树之间没有关联，模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。 处理分类问题时，对于测试样本，森林中每棵 ...

1.情景展示 　　如上图所示，按日期进行数据统计，我们知道，数据的来源肯定是数据库，一旦指定时间段，必然存在日期空缺的情况（也就是当天没有产生数据） 　　除了使用SQL填补空缺日期记录外，有时我们不得不在java中做处理，填补空缺日期，并造当天的数据（最好还是使用 ...

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jun 8 09:27:08 2018 @author: ...