具有NaN值的随机森林

2016-12-02 335 views 0 likes

如何在R中使用randomForest库运行随机森林，如果某些预测变量的列中有NaN值。具有NaN值的随机森林

rf <- randomForest(class ~ maxf + minf + d + startf + endf + f1.4 + f1.2 + f3.4 + minslope + maxslope+ bslope + eslope + avgsl + noex + noip, data=whistles_nov, importance=TRUE)

给出了这样的错误：

Error in na.fail.default(list(class = c(6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, : 
missing values in object

是否在MATLAB工作TreeBagger功能，不论NaN值吗？

来源

2016-12-02 IshaB

使用rfImpute来首先计算mssing值 –

我会使用适当的插补方法（或者如果可接受的话移除带有NaN值的行）来运行它。如果它是一个类变量，你可能只需添加一个新的“缺少”类别。如果您在多个数字列中有很多缺失值，由于随机森林的工作原理，它可能会变得复杂。 –

回答

您应该阅读免费手册（link）当您输入“？randomForest”时，第17页显示的关键字“randomForest”下的相同材料也应该在r/rstudio中可用。

注意，它说： “na.action”。在那里的设置应该驱动它以更加期望的方式处理“NA”值。默认值，也突出显示，说“na.fail”。

第21页上给出的例子之一使用“na.omit”。我怀疑这会忽略na值的行。

您也可以考虑使用缺失值插补法将其替换为非NA值，但您必须确定这是否正确。（link）

从此（link）看来，MatLab默认为“na.omit”的一些有效变化。

来源

2016-12-14 21:02:47 EngrStudent

具有NaN值的随机森林

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