python 用随机森林模型补充数值变量缺失值

在Python中，可以使用随机森林模型来填补数值变量的缺失值。首先，需要导入所需的库，包括numpy、pandas、matplotlib.pyplot、sklearn.datasets中的load_boston、sklearn.impute中的SimpleImputer以及sklearn.ensemble中的RandomForestRegressor。然后，可以使用SimpleImputer类将缺失值填补为均值、中值或其他常用的数值。接下来，可以使用RandomForestRegressor来拟合数据集并填补缺失值。最后，可以通过验证不同填补方法的拟合情况，找到最适合数据集的缺失值填补方法。具体的代码实现如下：

# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 导入数据集
dataset = load_boston()

# 创建SimpleImputer对象，使用均值填补缺失值
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')

# 填补缺失值
dataset_filled = imputer.fit_transform(dataset.data)

# 创建随机森林回归器对象
regressor = RandomForestRegressor()

# 拟合数据集
regressor.fit(dataset_filled, dataset.target)

# 使用拟合好的模型预测缺失值
missing_values = np.isnan(dataset.data)
predicted_values = regressor.predict(dataset.data\[missing_values\])

# 将预测值填补到缺失值的位置
dataset.data\[missing_values\] = predicted_values

通过以上步骤，可以使用随机森林模型来填补数值变量的缺失值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【机器学习笔记】【随机森林】【回归器】【填充缺失值】](https://blog.csdn.net/weixin_62684026/article/details/126836589)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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