随机森林预测缺失值伪代码
时间: 2023-10-03 10:07:47 浏览: 61
输入:数据集D,包含缺失值的属性集合A
输出:缺失值填充后的数据集D
1. 对于每个包含缺失值的属性a∈A,将数据集D分成两个子集:D1和D2,其中D1是a属性不缺失的样本集合,D2是a属性缺失的样本集合。
2. 对于每个属性a∈A,用随机森林算法构建一个回归模型f(a),以D1中的样本作为训练集,预测D2中缺失值的属性a的取值。
3. 将D2中缺失值的属性a的取值用f(a)预测的值进行填充。
4. 重复步骤1~3,直到所有包含缺失值的属性都被填充完毕。
5. 返回填充后的数据集D。
相关问题
随机森林模型预测缺失值伪代码
Sure, 随机森林模型预测缺失值伪代码如下:
```
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 导入数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 用 RandomForestRegressor 模型来拟合
def fill_missing_values(df):
# 选择缺失值所在的列
missing_cols = df.columns[df.isnull().any()]
for col in missing_cols:
# 获取非缺失值所对应的行
train = df.loc[(df[col].notnull())]
# 获取缺失值所对应的行
test = df.loc[(df[col].isnull())]
# 分离出要预测的值
y_train = train[col]
x_train = train.drop(col, axis=1)
x_test = test.drop(col, axis=1)
forest = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)
# 拟合数据
forest.fit(x_train, y_train)
y_pred = forest.predict(x_test)
# 填充缺失值
df.loc[df[col].isnull(), col] = y_pred
return df
```
希望以上代码能够帮到您。接下来我还能为您做些什么呢?
随机森林填补缺失值 matlab代码
随机森林是一种常用的机器学习算法可以用于填补缺失值。下面是使用Matlab实现随机森林填补缺失值的代码示例:
```matlab
% 导入数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
% 创建随机森林模型
numTrees = 100; % 设置决策树的数量
model = TreeBagger(numTrees, X, 'Method', 'regression');
% 预测缺失值
missingIndices = find(isnan(X)); % 找到缺失值的索引
predictedValues = predict(model, X); % 使用随机森林模型预测缺失值
% 填补缺失值
X_filled = X;
X_filled(missingIndices) = predictedValues(missingIndices);
% 输出填补后的数据
disp(X_filled);
```
在上述代码中,首先导入数据并定义了一个随机森林模型。然后,通过`find(isnan(X))`找到数据中的缺失值索引,并使用`predict`函数使用随机森林模型预测缺失值。最后,将预测的缺失值填充回原始数据中。