05.利用随机森林回归填充缺失值.ipynb

简介：
本Jupyter Notebook介绍如何使用随机森林回归算法有效地填补数据集中的缺失值，通过实际案例展示其应用过程与效果。 使用随机森林回归填补缺失值的方法可以在.ipynb文件中实现。这种方法能够有效地利用已有的数据特征来预测并填充缺失的数据点，从而提高数据分析或机器学习模型的性能。通过应用随机森林算法，可以考虑到多个变量之间的复杂关系和相互作用，进而生成更为准确的估计结果。 具体操作步骤包括： 1. 导入必要的库； 2. 加载数据集，并检查是否存在缺失值； 3. 划分特征与目标变量（如果有的话）； 4. 使用随机森林回归模型进行训练； 5. 预测并填充选定的数据集中缺失的值。 这样的处理方式不仅适用于数值型数据，也能够应用于分类任务中某些类别标签丢失的情况。