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：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中的均方誤差是負數。 絕對誤差mae，使用中值。 注意：回歸樹的接口score默認返回的是R方 負無窮到 ，越接近 越好 ，不是mse 用隨機森林回歸填補缺失值 .datafr ...
2021-01-03 17:55 0 616 推薦指數：
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