基于随机森林方法的缺失值填充

本文中主要是利用sklearn中自带的波士顿房价数据，通过不同的缺失值填充方式，包含均值填充、0值填充、随机森林的填充，来比较各种填充方法的效果

缺失值

现实中收集到的数据大部分时候都不是完整，会存在缺失值。

• 有些时候会直接将含有缺失值的样本删除drop
• 但是有的时候，利用0值、中值、其他常用值或者随机森林填充缺失值效果更好
• sklearn中使用sklearn.impute.SimpleImputer类填充缺失值

填充缺失值

先让原始数据中产生缺失值，然后采用3种不同的方式来填充缺失值

• 均值填充
• 0值填充
• 随机森林方式填充

波士顿房价数据

各种包和库

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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston  # 波士顿数据
from sklearn.impute import SimpleImputer  # 填充缺失值的类
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor  # 随机森林回归
from sklearn.model_selection import cross_val_score  # 交叉验证

查看数据

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dataset = load_boston()
dataset.data.shape  # 标签是连续型的值，用于回归分析
dataset.target[:5]  # 标签是连续的数值，连续型变量，用于回归问题

完整数据

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

向完整数据中填充缺失值

设置缺失的样本总数

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rng = np.random.RandomState(0)  # 确定随机种子
missing_rate = 0.5   # 缺失率是50%
# 计算缺失的样本总数；floor是向下取整
n_missing_samples = int(np.floor(n_samples * n_features * missing_rate))
n_missing_samples

随机数填充

• 数据集要随机遍布在各行各列中，而一个缺失的数据需要行列两个指标
• 创造一个数组，行索引在0-506，列索引在0-13之间，利用索引来进行填充3289个位置的数据
• 利用0、均值、随机森林分别进行填充

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# randint(下限,上限,n)：在上限和下限之间随机取出n个整数
missing_features = rng.randint(0, n_features, n_missing_samples) # (0,13,3289)
missing_samples = rng.randint(0, n_samples, n_missing_samples) # (0,506,3289)

# 采样了3289个数据，远远超过了样本量506，使用随机抽取的函数randint；
# 如果需要的数据量是小于样本量506，则需要使用randint.choice来抽样，保证抽取不重复的随机数
# missing_samples = rng.choice(n_samples, n_missing_samples, replace=False)

均值填充

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imp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy="mean")  # 指定缺失值是什么和用什么填充
X_missing_mean = imp_mean.fit_transform(X_missing)  # fit   predict---->特殊接口transform

检查得到的数据是否存在缺失值

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pd.DataFrame(X_missing_mean).isnull().sum() # X_missing_mean是一个ndaraay

0值填充

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imp_0 = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy="constant", fill_value=0)   # 用0进行填充
X_missing_0 = imp_0.fit_transform(X_missing)

随机森林填充

如何填充

假设一个具有n个特征的数据，特征T存在缺失值**（大量缺失更适合）**，把T当做是标签，其他的n-1个特征和原来的数据看作是新的特征矩阵，具体数据解释为：

数据	说明
Xtrain	特征T不缺失的值对应的n-1个特征 原始标签
ytrain	特征T不缺失的值
Xtest	特征T缺失的值对应的n-1个特征 原始标签
ytest	特征T缺失值（未知）

如果其他特征也存在缺失值，遍历所有的特征，从缺失值最少的开始。

1. 缺失值越少，所需要的准确信息也越少
2. 填补一个特征，先将其他特征值的缺失值用0代替，这样每次循环一次，有缺失值的特征便会减少一个

图形解释

假设数据有n个特征，m行数据

由于是从最少的缺失值特征开始填充，那么需要找出存在缺失值的索引的顺序：argsort函数的使用

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X_missing_reg = X_missing.copy()
# 找出缺失值从小到大对应的索引值
sortindex = np.argsort(X_missing_reg.isnull().sum(axis=0)).values

填充过程

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for i in sortindex:

    # 构建新的特征矩阵和新标签
    df = X_missing_reg   # 所有的操作都在df上进行，只是最后得到的填充值作用在X_missing_reg上面
    fillc = df.iloc[:, i]   # 某个需要填充的列，索引为i

    # 没有被选中填充（!=）的特征与原始标签的连接起来；df就是新特征矩阵
    df = pd.concat([df.iloc[:, df.columns != i], pd.DataFrame(y_full)], axis=1)


    # 新的特征矩阵df中，对含有缺失值的列，进行0的填补
    # 检查是否有0 pd.DataFrame(df_0).isnull().sum()
    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()]  # 被选中填充的特征矩阵T中的非空值
    ytest = fillc[fillc.isnull()]  # 被选中填充的特征矩阵T中的空值
    Xtrain = df_0[ytrain.index, :]  # 新特征矩阵上，被选出来要填充的特征的非空值对应的记录
    Xtest = df_0[ytest.index, :]   # 空值对应的记录

    # 随机森林填充缺失值
    rfc = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
    rfc = rfc.fit(Xtrain, ytrain)
    y_predict = rfc.predict(Xtest)  # predict接口预测得到的结果就是用来填充空值的那些值

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

4种数据建模

• MSE：均方误差MSE=frac{1}{N}sumN_{i=1}(f_i-y_i)2；回归树的衡量指标，越小越好。sklearn中使用的是负均方误差neg_mean_squared_error。均方误差本身是种误差loss，通过负数表示
• R^2：回归树score返回的真实值是R的平方，不是MSE

R^2=1-frac{u}{v}

u=sumN_{i=1}(f_i-y_i)2

v=sum^N_{i=1}(y_i-hat y)^2

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X = [X_full, X_missing_mean, X_missing_0, X_missing_reg]
mse = []

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)

绘图

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x_labels = ["Full Data",
           "Mean Imputation",
           "Zero Imputation",
           "Regressor Imputation"]

colors = ['r', 'g', 'b', 'orange']

plt.figure(figsize=(12,6))  # 生成画布
ax = plt.subplot(111)  # 添加子图

# 在上面的过程中已经求出了4种不同数据的MSE
for i in np.arange(len(mse)):  # arange(4)
    ax.barh(i, mse[i], color=colors[i],alpha=0.6,align='center')

ax.set_title("Imputation Techniques with Boston Data")  # 标题
ax.set_xlim(left=np.min(mse)*0.9,
           right=np.max(mse)*1.1)  # 横轴是mse的取值

ax.set_yticks(np.arange(len(mse)))
ax.set_label("MSE")
ax.set_yticklabels(x_labels)   # 用x_labels中的名字作为y轴的命名
plt.show()

其他

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