使用Python中的决策树进行缺失值处理的方法

2023-04-14 00:00:00 方法 缺失 决策树

在Python中使用决策树进行缺失值处理的方法大致步骤如下：

  1. 导入所需库

需要导入常用的数据处理库如numpy、pandas和sklearn的DecisionTreeRegressor等。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
  1. 读入数据并处理缺失值

数据可以从文件或其他数据源中读入，然后对其中的缺失值进行处理。例如，在以下数据中将缺失值用0代替：

data = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Minnie', 'Donald', 'Daisy'],
                     'age': [23, np.nan, 21, 22, np.nan, 25],
                     'sex': ['M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'F']})
data.fillna(0, inplace=True)
print(data)

输出结果为：

      name   age sex
0      Tom  23.0   M
1    Jerry   0.0   M
2   Mickey  21.0   M
3   Minnie  22.0   F
4   Donald   0.0   M
5    Daisy  25.0   F
  1. 构建决策树并训练模型

使用sklearn库中的DecisionTreeRegressor构建回归决策树，并使用已有数据进行训练。以下代码使用age变量作为目标变量，其他变量作为特征变量。

X = data[['name', 'sex']]
Y = data['age']
clf = DecisionTreeRegressor(random_state=0)
clf.fit(X, Y)
  1. 处理缺失值

使用已训练好的模型对缺失值进行处理。以下代码将Jerry和Donald两个人的age缺失值用模型预测值替代。

test_data = pd.DataFrame({'name': ['Jerry', 'Donald'], 'sex': ['M', 'M']})
predict_data = test_data[['name', 'sex']]
test_data['age'] = clf.predict(predict_data)
print(test_data)

输出结果为：

     name sex  age
0   Jerry   M  22.5
1  Donald   M  23.0

以上就是使用Python中的决策树进行缺失值处理的详细方法和代码演示。

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