随机森林预测缺失值伪代码

1. 导入需要的Python库，包括pandas，numpy和sklearn。
2. 加载数据集并进行数据清洗，包括填充缺失值和删除不需要的列。
3. 将数据集划分为训练集和测试集。
4. 使用sklearn库中的RandomForestRegressor类实例化一个随机森林模型。
5. 对于包含缺失值的特征，使用模型的fit方法在训练集上拟合模型。
6. 使用模型的predict方法在测试集上进行预测，并填充测试集中的缺失值。
7. 比较填充后的数据集与原始测试集的差异，评估填充效果。

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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？