树模型缺失值的方法
2017-06-21 17:08
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处理数据缺失值的方法很多,此处介绍利用树模型处理缺失的方法。
如图,假设有100个样本,针对属性A,有20个样本是缺失值。树模型处理缺失样本的时候,会先忽略属性A缺失的样本,然后采用某种属性选择度量(信息增益、增益率、基尼指数)对剩下的样本(现在有80个)进行分裂。假设将这80个样本分裂到图中的三个节点,三个节点分配到的样本数分别为30、25、25(称这个过程为过程一)。然后将属性A缺失的20个样本均加入到这三个节点中(称这个过程为过程二)。在过程一中加入节点的样本的权值均为1,而在过程二中加入节点的样本的权值为:该节点中属性A未缺失的样本数/父节点中属性A未缺失的样本数,如属性A缺失的样本添加到节点1之后的权重为
30/80 = 0.375。
如图,假设有100个样本,针对属性A,有20个样本是缺失值。树模型处理缺失样本的时候,会先忽略属性A缺失的样本,然后采用某种属性选择度量(信息增益、增益率、基尼指数)对剩下的样本(现在有80个)进行分裂。假设将这80个样本分裂到图中的三个节点,三个节点分配到的样本数分别为30、25、25(称这个过程为过程一)。然后将属性A缺失的20个样本均加入到这三个节点中(称这个过程为过程二)。在过程一中加入节点的样本的权值均为1,而在过程二中加入节点的样本的权值为:该节点中属性A未缺失的样本数/父节点中属性A未缺失的样本数,如属性A缺失的样本添加到节点1之后的权重为
30/80 = 0.375。
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