使用隨機森林回歸填補缺失值
使用隨機森林回歸填補缺失值,結果不可解釋 ...
原文：code_demo 用隨機森林做缺失值預測
直接上代碼 在做特征工程的時候, 其實可以用算法來處理特征工程的, 比如缺失值填充之類的. 這里一段code demo是搬運來的, 不過是真滴好用呢. ...
2019-11-05 22:48 0 307 推薦指數：
相關推薦
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 ...
使用Python預測缺失值
作者|Sadrach Pierre, Ph.D. 編譯|VK 來源|Towards Data Science 對於數據科學家來說，處理丟失的數據是數據清理和模型開發過程中的一個重要部分。通常情況下，真實數據包含多個稀疏字段或包含錯誤值的字段。在這篇文章中，我們將討論如何建立可以用來填補數據中缺失 ...
用python做時間序列預測五：時間序列缺失值處理
有的時候，一些時刻或連續時間段內的值無法采集到，或者本身就沒有值，本文將介紹如何處理這種情況。 一般而言，有以下幾種方法： 對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 ...
回歸預測之隨機森林——運行+調優
隨機森林 [ 41.71152007 -15.51877479 18.77435453 2.4613485 -5.25163664 11.98242971 -28.99147231 67.82781115 -46.47813223 ...
隨機森林算法demo python spark
：是指森林中每一棵決策樹最大可能depth，在決策樹中提到了這個參數。更深的一棵樹意味模型預測更有力，但同 ...
隨機森林預測NBA籃球賽（一）——數據爬取
小編也是最近在學習數據挖掘，看到了第三章用決策樹預測獲勝的球隊。然而，NBA官網早就改版了，Export不能全部下載一年的數據記錄，只能按月，而且我也下載不了。想了想，就只能爬取了。話不多說。 小編最開始用的Xpath，感覺路徑有點麻煩，而且速度好像也沒有BeautifulSoup ...
十大經典預測算法（七）---隨機森林
算法概述 隨機森林，顧名思義就是由很多決策樹融合在一起的算法，它屬於Bagging框架的一種算法。 隨機森林的“森林”，它的弱模型是由決策樹算法訓練的（CART算法），CART算法即能做回歸也能做分類，“隨機”是指構造的模型有一定的隨機性。 每一顆決策樹模型的訓練 ...