随机森林分的测试集、训练集的缺失值怎么处理？

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都可以使用rfImpute函数吗？？我看一个帖子写的是分别用的rfimpute和多重插补mice，应该怎么处理呢？？

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关键词：随机森林 怎么处理 训练集 缺失值 测试集

谁可以帮帮我

randomForest 函数：
## S3 method for class ’formula’
randomForest(formula, data=NULL, ..., subset, na.action=na.fail)
中，提供了一个变量，na.action 缺失设置是na.fail ，但可改变。。
randomForest 包中提供了二个缺失插补函数：na.roughfix，rfImpute 可直接，用在randomForest 中，例如 na.action=na.roughfix
  当然也可以用 mice 中函数，或自已创建的任何缺失值插补函数。。。
  至于，何者为好？？  如果没有所用数据的专业理论支持，则没有简单的判断方法。。。

jgchen1966 发表于 2017-11-14 17:20
randomForest 函数：
## S3 method for class ’formula’
randomForest(formula, data=NULL, ..., subse ...

不过，实际应用中，最好先用考虑周全的插补方法插补完缺失值，再调用randomForest ，而不是改na.action变量。。