基于随机森林的缺失值预测随机森林处理缺失值

转载

mob64ca14101b2f 2024-03-06 11:10:50

文章标签 基于随机森林的缺失值预测随机森林回归 python 缺失值 文章分类 机器学习人工智能

文章目录

1、导库
2、以波士顿数据集为例，导入完整的数据集并探索
3、为完整数据集制造缺失值
4、使用0和均值填补缺失值
5、使用随机森林填补缺失值
6、对填补好的数据进行建模
7、用所得结果画出条形图

我们从现实中收集的数据，几乎不可能是完美无缺的，往往都会有一些缺失值。面对缺失值，很多人选择的方式是直接将含有缺失值的样本删除，这是一种有效的方法，但是有时候填补缺失值会比直接丢弃样本效果更好，即便我们其实并不知道缺失值的真实样貌。

在sklearn中，我们可以使用sklearn.impute.SimpleImputer来轻松地将均值，中值，或者其他最常用的数值填补到数据中，在这个案例中，我们将使用均值，0，和随机森林回归来填补缺失值，并验证四种状况下的拟合状况，找出对使用的数据集来说最佳的缺失值填补方法。

1、导库

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score

2、以波士顿数据集为例，导入完整的数据集并探索

dataset = load_boston()
dataset.data.shape  # 总共506*13=6578个数据

(506, 13)

X_full, y_full = dataset.data, dataset.target
n_samples = X_full.shape[0]  # 506
n_feature = X_full.shape[1]  # 13

3、为完整数据集制造缺失值

#首先确定我们希望放入的缺失数据的比例，在这里我们假设是50%，那总共就要有3289个数据缺失
rng = np.random.RandomState(0)
missing_rate = 0.5
n_missing_samples = int(np.floor(n_samples * n_feature * missing_rate))
#np.floor向下取整，返回.0格式的浮点数

#所有数据要随机遍布在数据集的各行各列当中，而一个缺失的数据会需要一个行索引和一个列索引
#如果能够创造一个数组，包含3289个分布在0~506中间的行索引，和3289个分布在0~13之间的列索引，那我们就可以利用索引来为数据中的任意3289个位置赋空值
#然后我们用0，均值和随机森林来填写这些缺失值，然后查看回归的结果如何
missing_features = rng.randint(0, n_feature, n_missing_samples)
missing_samples = rng.randint(0, n_samples, n_missing_samples)

X_missing = X_full.copy()
y_missing = y_full.copy()
X_missing[missing_samples, missing_features] = np.nan
X_missing = pd.DataFrame(X_missing)
#转换成DataFrame是为了后续方便各种操作，numpy对矩阵的运算速度快到拯救人生，但是在索引等功能上却不如pandas来得好用

4、使用0和均值填补缺失值

# 使用均值填补
imp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
X_missing_mean = imp_mean.fit_transform(X_missing)

# 使用0填补
imp_0 = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy="constant", fill_value=0)
X_missing_0 = imp_0.fit_transform(X_missing)

5、使用随机森林填补缺失值

"""
使用随机森林回归填补缺失值

任何回归都是从特征矩阵中学习，然后求解连续型标签y的过程，之所以能够实现这个过程，是因为回归算法认为，特征
矩阵和标签之前存在着某种联系。实际上，标签和特征是可以相互转换的，比如说，在一个“用地区，环境，附近学校数
量”预测“房价”的问题中，我们既可以用“地区”，“环境”，“附近学校数量”的数据来预测“房价”，也可以反过来，
用“环境”，“附近学校数量”和“房价”来预测“地区”。而回归填补缺失值，正是利用了这种思想。

对于一个有n个特征的数据来说，其中特征T有缺失值，我们就把特征T当作标签，其他的n-1个特征和原本的标签组成新
的特征矩阵。那对于T来说，它没有缺失的部分，这部分数据既有标签也有特征，可以用作我们训练模式；而它缺失的部
分，只有特征没有标签，就是我们需要预测的部分。

特征T不缺失的值对应的其他n-1个特征 + 本来的标签：X_train
特征T不缺失的值：Y_train

特征T缺失的值对应的其他n-1个特征 + 本来的标签：X_test
特征T缺失的值：未知，我们需要预测的Y_test 。预测出来后进行填补

这种做法，对于某一个特征大量缺失，其他特征却很完整的情况，非常适用。

那如果数据中除了特征T之外，其他特征也有缺失值怎么办？
答案是遍历所有的特征，从缺失最少的开始进行填补（因为填补缺失最少的特征所需要的准确信息最少）。
填补一个特征时，先将其他特征的缺失值用0代替，每完成一次回归预测，就将预测值放到原本的特征矩阵中，再继续填
补下一个特征。每一次填补完毕，有缺失值的特征会减少一个，所以每次循环后，需要用0来填补的特征就越来越少。当
进行到最后一个特征时（这个特征应该是所有特征中缺失值最多的），已经没有任何的其他特征需要用0来进行填补了，
而我们已经使用回归为其他特征填补了大量有效信息，可以用来填补缺失最多的特征。
遍历所有的特征后，数据就完整，不再有缺失值了。

你学废了吗？
"""
X_missing_reg = X_missing.copy()
# argsort 返回的是元素值从小到大排序后的对应索引值 从缺失值最少的特征开始填充
sortindex = np.argsort(X_missing_reg.isnull().sum(axis=0)).values

for i in sortindex:
    # 构建新特征矩阵和新标签
    df = X_missing_reg
    fillc = df.iloc[:, i]
    df = pd.concat([df.iloc[:, df.columns != i], pd.DataFrame(y_full)], axis=1)

    # 在新特征矩阵中，对含有缺失值的列进行0的填充
    df_0 = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='constant', fill_value=0).fit_transform(df)

    # 找出训练集和测试集
    Ytrain = fillc[fillc.notnull()]
    Ytest = fillc[fillc.isnull()]
    Xtrain = df_0[Ytrain.index, :]
    Xtest = df_0[Ytest.index, :]

    # 使用随机森林回归填补缺失值
    rfc = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
    rfc = rfc.fit(Xtrain, Ytrain)
    Ypredict = rfc.predict(Xtest)

    # 将填补好的特征返回到我们的原始的特征矩阵中
    X_missing_reg.loc[X_missing_reg.iloc[:, i].isnull(), i] = Ypredict

6、对填补好的数据进行建模

# 对所有数据进行建模，取得MSE结果
X = [X_full, X_missing_mean, X_missing_0, X_missing_reg]

mse = []
std = []
for x in X:
    estimator = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=100)
    scores = cross_val_score(estimator, x, y_full, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5).mean()
    mse.append(scores * -1)

7、用所得结果画出条形图

x_labels = ['Full data',
            'Zero Imputation',
            'Mean Imputation',
            'Regressor Imputation']
colors = ['r', 'g', 'b', 'orange']
plt.figure(figsize=(12, 6))
ax = plt.subplot(111)
for i in np.arange(len(mse)):
    ax.barh(i, mse[i], color=colors[i], alpha=0.6, align='center')
ax.set_title('Imputation Techniques with Boston Data')
ax.set_xlim(left=np.min(mse) * 0.9, right=np.max(mse) * 1.1)
ax.set_yticks(np.arange(len(mse)))
ax.set_xlabel('MSE')
ax.set_yticklabels(x_labels)
plt.show()

基于随机森林的缺失值预测随机森林处理缺失值_python