写一个随机森林差补数据的代码
时间: 2024-04-29 12:24:16 浏览: 16
以下是一个用随机森林进行数据差补的Python代码示例:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import numpy as np
# 创建一个随机森林回归器
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
# 生成一些随机数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()
y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(16))
# 创建一个包含缺失值的数据集
missing_rate = 0.2
missing_samples = int(np.floor(missing_rate * len(y)))
missing_indices = np.random.randint(0, len(y), missing_samples)
y_missing = y.copy()
y_missing[missing_indices] = np.nan
# 拆分数据集为已知值和缺失值
X_train = np.delete(X, missing_indices, axis=0)
y_train = np.delete(y, missing_indices, axis=0)
X_test = X[missing_indices]
y_test = y_missing[missing_indices]
# 训练随机森林模型来预测缺失值
rf.fit(X_train, y_train)
y_pred = rf.predict(X_test)
# 将预测的缺失值填充回数据集中
y_imputed = y_missing.copy()
y_imputed[missing_indices] = y_pred
# 打印结果
print("原始数据:", y)
print("缺失数据:", y_missing)
print("填充数据:", y_imputed)
```
该代码使用了Scikit-learn库中的RandomForestRegressor类来创建一个随机森林回归器,并用它来预测缺失值。在这个例子中,我们生成了一个带有缺失值的随机正弦波数据集,并使用随机森林模型来填充缺失值。最终,我们打印出原始数据、缺失数据和填充数据的结果。