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 ...

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 ...

-------------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 ...

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. ...

， 使用缺失值后面的觀測值進行填補。這個是時序當中最基本的方法，當然還有用Baseline Observa ...

隨機森林（可用於分類和回歸） 隨機森林主要應用於回歸和分類。 隨機森林在運算量沒有顯著提高的前提下提高了預測精度。 1、簡介 隨機森林由多棵決策樹構成，且森林中的每一棵決策樹之間沒有關聯，模型的最終輸出由森林中的每一棵決策樹共同決定。 處理分類問題時，對於測試樣本，森林中每棵 ...

1.情景展示 　　如上圖所示，按日期進行數據統計，我們知道，數據的來源肯定是數據庫，一旦指定時間段，必然存在日期空缺的情況（也就是當天沒有產生數據） 　　除了使用SQL填補空缺日期記錄外，有時我們不得不在java中做處理，填補空缺日期，並造當天的數據（最好還是使用 ...

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