樹模型處理缺失的方法。
如圖，假設有100個樣本，針對屬性a，有20個樣本是缺失值。樹模型處理缺失樣本的時候，會先忽略屬性a缺失的樣本，然後採用某種屬性選擇度量（資訊增益、增益率、基尼指數）對剩下的樣本（現在有80個）進行**。假設將這80個樣本**到圖中的三個節點，三個節點分配到的樣本數分別為30、25、25（稱這個過程為過程一）。然後將屬性a缺失的20個樣本均加入到這三個節點中（稱這個過程為過程二）。在過程一中加入節點的樣本的權值均為1，而在過程二中加入節點的樣本的權值為：該節點中屬性a未缺失的樣本數/父節點中屬性a未缺失的樣本數，如屬性a缺失的樣本新增到節點1之後的權重為 30/80 = 0.375。
決策樹缺失值python 決策樹處理缺失值
缺失值問題可以從三個方面來考慮 1.在選擇 屬性的時候，訓練樣本存在缺失值，如何處理？計算 損失減少值時，忽略特徵缺失的樣本，最終計算的值乘以比例 實際參與計算的樣本數除以總的樣本數 假如你使用id3演算法，那麼選擇分類屬性時，就要計算所有屬性的熵增 資訊增益，gain 假設10個樣本，屬性是a,b...
自然語言處理是什麼，我們為什麼需要處理自然語言？
什麼是自然語言處理？自然語言處理 nlp 是指機器理解並解釋人類寫作 說話方式的能力。nlp的目標是讓計算機 機器在理解語言上像人類一樣智慧型。最終目標是彌補人類交流 自然語言 和計算機理解 機器語言 之間的差距。自然語言處理 下面是三個不同等級的語言學分析 句法學 給定文字的哪部分是語法正確的。語...
決策樹缺失值處理
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