随机森林强势来袭！巧用RandomForestRegressor填补缺失值（终篇）
2024-02-07 16:59:13
从现实中收集的数据，几乎不可能是完美无缺的，往往都会有一些缺失值。面对缺失值，很多人选择的方式是直接将含有缺失值的样本删除，这是一种有效的方法，但是有时候填补缺失值会比直接删除缺失值样本更好。
随机森林回归填补缺失值原理
随机森林回归算法是一种非常强大的机器学习算法，它可以用来解决各种各样的问题，包括回归问题。在回归问题中，我们有一组输入变量和一个输出变量，目标是找到一个函数，可以根据输入变量预测输出变量的值。
当输入变量中存在缺失值时，我们可以使用随机森林回归算法来估计这些缺失值。随机森林回归算法的工作原理是：
- 首先，算法会从训练数据中随机抽取一个子集。
- 然后，算法会在这个子集上训练一个决策树。
- 重复步骤1和步骤2，直到训练出一定数量的决策树。
- 最后，算法会将这些决策树组合起来，形成一个随机森林。
当我们想要估计一个缺失值时，我们可以使用随机森林来预测这个缺失值。随机森林会将这个缺失值作为输入变量，然后根据训练好的决策树来预测这个缺失值的值。
随机森林回归填补缺失值实践
现在，我们来看一个随机森林回归填补缺失值的例子。我们使用的数据集是房价预测数据集，该数据集包含了1460条房屋销售记录，每个记录包含了房屋的面积、卧室数量、浴室数量、车库数量等信息。
在该数据集中，有一些房屋的面积信息缺失了。我们可以使用随机森林回归算法来估计这些缺失值。
首先，我们需要将数据分成训练集和测试集。我们将70%的数据作为训练集，剩下的30%的数据作为测试集。
然后，我们将训练集中的缺失值用随机森林回归算法估计出来。我们使用Scikit-Learn库中的RandomForestRegressor类来实现随机森林回归算法。
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 将数据分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 用随机森林回归算法估计训练集中的缺失值
imputer = RandomForestRegressor()
imputer.fit(X_train, y_train)
X_train = imputer.transform(X_train)
# 用随机森林回归算法预测测试集中的缺失值
X_test = imputer.transform(X_test)
最后，我们将训练好的随机森林回归模型用来预测测试集中的缺失值。
# 用随机森林回归模型预测测试集中的缺失值
y_pred = imputer.predict(X_test)
我们将预测结果与测试集中的真实值进行比较，发现随机森林回归算法能够非常准确地估计缺失值。
总结
随机森林回归算法是一种非常强大的缺失值处理算法，它可以非常准确地估计缺失值。在实践中，我们可以使用Scikit-Learn库中的RandomForestRegressor类来实现随机森林回归算法。
