缺少数据时使用 R 随机森林预测新数据

Question

我想预测包含 NA 行的新数据。我需要保持这些行在输入数据和预测输出中具有相同的行数。我如何使用使用 R Caret 训练的随机森林模型来做到这一点？我为预测函数的参数 na.action 尝试了不同的值，例如：

predictions = predict(RF_model, newdata = newdata, type = "prob", na.action = "na.exclude")

na.exclude 和 na.omit 行被删除。使用 na.pass 我得到错误输出“缺失值”。

编辑：模型已经过训练，我们正在谈论对全新数据的预测，其中一些并不好。我知道我们无法预测这些不良数据，但我需要跟踪这些行。

Answer 1

我想我明白你想要什么。您想要采用训练有素的模型并对可能有缺失值的新数据进行预测。对于那些具有缺失值的行，您希望预测值为 NA，而不是估算缺失值。

这是一种方法。我什至可以保持原来的行顺序。假设您的新数据位于名为 new_data 的 data.frame 中，并且您训练的随机森林模型名为 my_forest。将这些替换为您的对象的名称。我还假设一个回归模型。如果这是一个分类问题，请告诉我，我可以修改代码。

这是一个逐步解释我们正在做什么的方法。

library(tidyr)
library(dplyr)
new_data <- new_data %>% rowid_to_column() # add column with rownumber
new_data_na <- new_data %>%
  filter(!complete.cases(.))  # save those rows with NA in separate data.frame
new_data_complete <- new_data %>%
  filter(complete.cases(.))   # keep only those rows with no NA
new_data_complete$predicted <- predict(my_forest, newdata = new_data_complete) # make predictions
new_data_na$predicted <- NA_real # ensure that that NA is the same data type
new_data_predicted <- rbind(new_data_na, new_data_complete)  # bind rows
arrange(new_data_predicted, rowid) # return data to original order

这里是使用dplyr工具的模式代码高效管道方法。请注意这看起来多么简单。 case_when 结构使用 complete.cases(.) 检查每一行的 NA 值。参数中的 . 告诉 complete.cases 使用所有列。如果没有 NA 值、complete.cases(.) return 和 TRUE，预测将在该行上运行。同样，newdata = . 用于告诉 predict() 使用所有列。如果有一个或多个 NA 值，complete.cases(.) 将 return FALSE。当第一行不是 TRUE 时，case_when 结构的第二行是一个包罗万象的东西。如果第一行不是TRUE，我们希望预测值为returnNA。请注意，此方法不涉及将数据分开，因此无需费力将其重新组合在一起。

library(dplyr)
new_data %>%
  mutate(predicted = case_when(complete.cases(.) ~ predict(my_forest, newdata = .),
                               TRUE ~ NA_real_)

缺少数据时使用 R 随机森林预测新数据

Predict on new data with R random forest when there are missing data

r

predict

random-forest

r-caret