随机森林混合了分类,数字和"不需要的"包含缺失值的变量

时间:2017-10-19 23:36:31

标签: r random-forest missing-data

我正在尝试在R中使用Random Forest软件包作为我的数据集,其中包括分类和数字变量以及一些不需要的颜色" (我不希望将其作为我的预测变量包括在内的颜色)。此外,我缺少一些我想要的变量(应该用作预测变量)。 我该怎么处理?

1 个答案:

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我假设您的数据集看起来像这样。

mydf <- data.frame(target = c(1:100), 
                   param1 = c(rep("a",10), rep("b", 50), 
                              rep("c", 20), rep("a",15), rep(NA, 5)), 
                   param2 = runif(100,0,1), 
                   param3 = c(runif(20,1,10),runif(50,20,30),rep(NA,10),
                              runif(10,0,5), runif(10,70,80)))
  1. 仅使用所需的列

    一个。您可以在公式中指定要在随机林中使用的列。 myrf <- randomForest(target ~ param1 + param2, mydf) # this excludes param3

    湾否则,您可以通过仅保留所需的列来对数据集进行子集化。

    mydf2 <- mydf[,c(target,param1,param2]
    myrf <- randomForest(target ~ ., mydf2)
    
  2. 处理NA值

    一个。你可以尝试将它们归咎于它们。

    湾或者您可以使用另一个可以处理它们的库,例如rpart

  3. 最后,我建议你看看这个帖子。

    How to build random forests in R with missing (NA) values?