sklearn：隨機森林_回歸樹_波士頓房價_填補缺失值
分類樹和回歸樹參數差別： criterion 分類：使用信息增益， 回歸： 均方誤差MSE，使用均值。mse是父節點與葉子節點之間的均方誤差，用來選擇特征。同時也是用於衡量模型質量的指標。均方誤差是正的，但是sklearn中 ...
原文：sklearn 缺失值填補（總結）
首先查看數據形態： 再查看數據類型和非空值的個數與比例 使用SimpleImputer進行填補 默認是用均值進行填補，參數如下： missing values: 空值的類型。默認np.nan 注意，numpy自帶的fillna只能填補np.nan，而此處則可以指定空值的類型。比如 或N A strategy: 可選：mean, median, most frequent, constant fil ...
2018-12-22 12:27 0 2027 推薦指數：
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-------------原文 https://wenku.baidu.com/view/aaa16788a48da0116c175f0e7cd184254b351bb0.html ------ 常見的插補方法簡述 1 剔除法 如果缺失值所占比例小的話，這個方法十分有效。但是會丟棄 ...
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使用隨機森林回歸填補缺失值,結果不可解釋 ...
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