在R中，能处理缺失值的包有很多，比如VIM, mice, Amelia, missForest, Hmisc, mi,等等，那为什么本文偏偏选择missForest作为处理包呢？这是因为missForest可以处理包含连续变量以及分类变量的缺失值，有很多软件或包在进行插补缺失值的时候，通常识别不了分类变量，如果你有一列二分变量是用“是”和“否”作为答案的，那么值通常是0和1，或1和2。这些软件或包
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2023-08-17 20:26:14
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目录Missforestycimpute安装使用MissingpySKlearn缺失值填充: MissForest及其算法流程由于我们的数据集包括分类变量和数值变量的混合，因此我们使用MissForest推算方法. MissForest受益于RF算法中处理缺失值的内置例程[38，39]。在这种推算方法中，对于每个变量，都会考虑对缺失值的初始猜测。然后，根据变量的缺失值数量从缺失值数量最少开始对变量
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2024-05-03 12:03:06
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R语言处理缺失数据的5个常用包1.常用缺失数据处理包2. MICE 包2.1基本介绍2.2 实例展示3.Amelia包3.1基本介绍3.2实例展示4.missForest包4.1基本介绍4.2实例展示5.Hmisc包5.1基本介绍5.2实例展示6.mi包6.1基本介绍6.2实例展示 1.常用缺失数据处理包1.MICE 2.Amelia 3.missForest 4.Hmisc 5.mi书籍推荐：
