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论文编号 201812-12
论文题目 基于改进的随机森林的缺失值填补
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作者之间用逗号“,”分隔,最后为实心圆点“.”,

示例1:原姓名写法:Albert Einstein,编入参考文献时写法:Einstein A.

示例2:原姓名写法:李时珍;编入参考文献时写法:LI S Z.

示例3:YELLAND R L,JONES S C,EASTON K S,et al.

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基于改进的随机森林的缺失值填补

首发时间:2018-12-05

王科昊 1   

王科昊(1993-),男,硕士研究生,大数据技术与智能信息处理

张忠宝 1   

张忠宝(1985-),男,副教授,硕导,社交网络、图计算和数据挖掘

  • 1、北京邮电大学网络技术研究院,北京 100876

摘要:缺失值数据对于自然数据研究领域是一个常见的数据异常,该异常极大影响了对数据样本理解。由于目前研究多基于单一领域数据进行缺失值填补,泛用性较差。因此,本文针对通用数据的缺失值问题进行研究,基于随机森林算法通过动态调整参数以适应不同领域数据,并提高数据准确性。实验结果表明,基于改进的随机森林的缺失值填补具有较高的准确度和泛用性。

关键词: 缺失值 通用数据 随机森林 动态调参

For information in English, please click here

Missing Value Filling Based on Improved Random Forests

WANG Kehao 1   

王科昊(1993-),男,硕士研究生,大数据技术与智能信息处理

ZHANG Zhongbao 1   

张忠宝(1985-),男,副教授,硕导,社交网络、图计算和数据挖掘

  • 1、Institute of network technology, Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876

Abstract:Missing value data is a common abnormal data in the field of natural data research, which greatly affects the understanding of data samples. Since the current research is based on single-domain data for missing value filling, the versatility is poor. Therefore, this paper studies the missing value of general data, based on random forest algorithm to dynamically adjust parameters to adapt to different domain data, and improve data accuracy. The result of experiments shows thatmissing value filling based on improved random forest has higher accuracy and versatility.

Keywords: Missing value General data Random Forest Dynamic parameter

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王科昊,张忠宝. 基于改进的随机森林的缺失值填补[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2018-12-05]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201812-12.

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