更新時(shí)間:2023-11-08 來源:黑馬程序員 瀏覽量:
隨機(jī)森林是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它在處理缺失值時(shí)有幾種常見的方法。下面將詳細(xì)說明這些方法,并提供代碼示例,使用Python中的scikit-learn庫(kù)來演示。
首先,讓我們創(chuàng)建一個(gè)示例數(shù)據(jù)集:
import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.datasets import make_regression # 創(chuàng)建一個(gè)示例數(shù)據(jù)集 X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=5, random_state=42) # 為X添加一些隨機(jī)的缺失值 missing_mask = np.random.rand(*X.shape) < 0.2 X_with_missing = X.copy() X_with_missing[missing_mask] = np.nan
接下來,筆者將介紹隨機(jī)森林中處理缺失值的方法:
這是最簡(jiǎn)單的方法,它直接刪除包含缺失值的樣本。在scikit-learn中,我們可以使用pandas庫(kù)來輕松刪除這些樣本:
import pandas as pd # 創(chuàng)建DataFrame df = pd.DataFrame(X_with_missing) # 刪除帶有缺失值的行 df.dropna(inplace=True) # 獲取刪除缺失值后的特征矩陣和目標(biāo)向量 X_cleaned = df.values y_cleaned = y[df.index]
另一種方法是使用特征的均值或中位數(shù)來填充缺失值。這可以通過SimpleImputer來實(shí)現(xiàn):
隨機(jī)森林本身可以用于填充缺失值。這是通過訓(xùn)練一個(gè)隨機(jī)森林模型來預(yù)測(cè)缺失值。以下是一個(gè)示例:
# 創(chuàng)建一個(gè)隨機(jī)森林回歸模型 rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) # 將帶有缺失值的數(shù)據(jù)集拆分為有缺失值和無缺失值的子集 X_missing = X_with_missing[missing_mask] X_not_missing = X_with_missing[~missing_mask] y_not_missing = y[~missing_mask] # 訓(xùn)練隨機(jī)森林模型來預(yù)測(cè)缺失值 rf_model.fit(X_not_missing, y_not_missing) y_missing_predicted = rf_model.predict(X_missing) # 用預(yù)測(cè)值填充缺失值 X_imputed_rf = X_with_missing.copy() X_imputed_rf[missing_mask] = y_missing_predicted
這些是處理隨機(jī)森林中缺失值的一些常見方法。選擇哪種方法取決于我們的數(shù)據(jù)和問題的性質(zhì)。每種方法都有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),可以根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇。