随机森林填补缺失值 dataframe

在随机森林填补缺失值时，可以使用Pandas的DataFrame的fillna()函数结合随机森林算法来填补缺失值。首先，需要导入随机森林算法的模块，如sklearn.ensemble中的RandomForestRegressor。然后，将缺失值的列作为目标列，将其他特征列作为输入特征，将已知值和缺失值分开，得到已知值的特征矩阵X_known和目标值矩阵y_known，以及缺失值的特征矩阵X_missing。接下来，使用随机森林算法来训练模型，将已知值的特征矩阵X_known和目标值矩阵y_known传入fit()函数中，得到训练好的模型。然后，使用训练好的模型来预测缺失值的目标值，将缺失值的特征矩阵X_missing传入predict()函数中，得到预测的目标值矩阵y_missing。最后，将预测的目标值矩阵y_missing填充回原始的DataFrame中的缺失值列中即可。这样就完成了使用随机森林填补缺失值的操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [对Pandas DataFrame缺失值的查找与填充示例讲解](https://download.csdn.net/download/weixin_38625192/12866284)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [机器学习之随机森林填补缺失值和众数填补缺失值](https://blog.csdn.net/m0_58381606/article/details/126681455)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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