万能　随机森林回归　补缺函数

＃＃＃＃＃ｔｏｄｏ　　只对一列数据含有缺失，另外的数据都不含缺失值的数据有效def fill_missing_rf(X, Y, to_fill):"""使用随机森林填补一个特征的缺失值的函数:param X: 要填补的特征矩阵:param Y: 完整的，没有缺失值的标签:param to_fill: 字符串，要填补的那一列的名称:return:"""# 构建我们的新的特征矩阵和标签df = X.copy()fill = df.loc[:, to_fill]df = pd.concat([df.loc[:,df.columns != to_fill], pd.DataFrame(Y)], axis=1)# 找出训练集和测试集Ytrain = fill[fill.notnull()]Ytest = fill[fill.isnull()]Xtrain = df.iloc[Ytrain.index, :]Xtest = df.iloc[Ytest.index, :]# 用随机森林回归填补缺失值from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor as rfcrfc = rfc(n_estimators=100).fit(Xtrain, Ytrain)Ypredict = rfc.predict(Xtest)return Ypredict

X = data.iloc[:, 1:]  # 原数据的原特征
Y = data['SeriousDlqin2yrs'] # 原数据的原标签
# print(X.shape)
y_pred = fill_missing_rf(X, Y, "MonthlyIncome") # 参数： 特征，标签，含有缺失值的列名# 确认我们的结果合理之后，我们就可以将数据覆盖了
data.loc[data.loc[:, "MonthlyIncome"].isnull(), "MonthlyIncome"] = y_pred  #补缺覆盖原数据
# print(y_pred)
# print(data.info())

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