内容标题25

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                題目標題

                隨機森林如何處紫色理缺失值。

                難度:中級

                機器學習
                參考解析

                方法一(na.roughfix)簡單粗暴,對於訓練集,同一個 class 下的數據,如果是
                分類變量缺失,用眾數補上,如果是連續型變量何林四人都感到背后中了一拳缺失,用中位數青帝補。
                方法二(rfImpute)這個方法計算量大,至於比方法一好壞?不好判斷。先用
                na.roughfix 補上缺失值,然後構建森林並計算 proximity matrix,再回頭看
                缺失值,如果是分類變量,則用沒有陣進行加權平均的方法補缺失值。然後叠
                代 4-6 次,這個補缺失值的Ψ 思想和 KNN 有些類似 1 缺失的觀測⊙實例的
                proximity 中的權重進行投票。如果是連續型變量,則用 proximity 矩 2。