RandomForestClassifier是随机森林模型

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=200, criterion='entropy', max_depth=4)

RandomForestClassifier函数的参数含义详解：

n_estimators : integer, optional (default=10)  整数，可选择(默认值为10)。

criterion : string, optional (default=”gini”) 字符串，可选择(默认值为“gini”)。

max_features : int, float, string or None, optional (default=”auto”)  整数，浮点数，字符串或者无值，可选的（默认值为"auto"）

max_depth : integer or None, optional (default=None)  整数或者无值，可选的（默认为None）

min_samples_split : int, float, optional (default=2)   整数，浮点数，可选的（默认值为2）

missForest是一种非参数的缺失值填补方法

missForest的思路是：利用已知的变量数据当作特征，将缺失值的变量当作标签。其中在标签中有数值的数据为训练集，缺失数据标签部分为测试集。然后通过随机森林预测去更新缺失值