基于归一化KNNI的随机森林填补算法

来源 :成都信息工程大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xiaogui999

【摘要】

：

随机森林填补算法在对不完备信息系统填补时具有可靠的填补性能,同时由于填补时需要多次进行随机森林建模导致算法计算量大。为了缩短算法的运行时间,提出了NKNNI-RFI(normal

【作者】

：

游凤李代伟张海清汪杰彭莉王震

【机构】

：

成都信息工程大学软件工程学院

【出处】

：

成都信息工程大学学报

【发表日期】

：

2021年1期

【关键词】

：

不完备信息系统缺失数据填补 NKNNI 随机森林填补填补评价方法 incomplete information system missing data im

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61602064),四川省科技厅资助项目(2018JY0273、2019YFG0398),欧盟资助项目(598649-EPP-l-2018-1-FR-EPPKA2-CBHE-JP)

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随机森林填补算法在对不完备信息系统填补时具有可靠的填补性能,同时由于填补时需要多次进行随机森林建模导致算法计算量大。为了缩短算法的运行时间,提出了NKNNI-RFI(normalization k nearest neighbor imputation-random forest imputation)缺失数据填补算法。通过改变R F I算法中预填补,即使用填补更为准确的归一化KNNl(normalization k nearest neighbor imputation,NKNNI)作为预填补,为RFI

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