为什么要用随机森林填补缺失值？_CDA答疑社区

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liting李

2020-04-29 阅读量: 991

为什么要用随机森林填补缺失值？

要用随机森林填补缺失值的原因总结如下：

1.在与其它现有的算法相比，其预测准确率很好

2.在较大的数据集上计算速度依然很快

3.不需要降维，算法本身是采取随机降维的

4.他能处理有缺失值的数据集。算法内部有补缺失值的函数

5.能给出变量的重要性

6.能处理imbalanced data set

7.能给出观测实例间的相似度矩阵，其实就是proximity啦，继而能做clustering 和 location outlier

8.能对unlabeled data 进行无监督的学习，进行clustering

9.生成的森林可以保留，应用在新的数据集上

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