[发明专利]一种基于多种方法集成学习的缺失值插补方法在审
| 申请号： | 202110113055.3 | 申请日： | 2021-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN112817954A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 胡安民;吴超然;李镇 | 申请（专利权）人： | 胡安民;吴超然;李镇 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06K9/62;G06N20/20 |
| 代理公司： | 成都智弘知识产权代理有限公司 51275 | 代理人： | 李小华 |
| 地址： | 518003 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多种 方法 集成 学习 缺失 值插补 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于多种方法集成学习的缺失值插补方法，其特征在于，该方法主要包括以下步骤：
(1)缺失值变量识别；
(2)缺失值的简单插补；
(3)特征变量的筛选；
(4)多重插补并迭代原来简单插补的数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于多种方法集成学习的缺失值插补方法，其特征在于，还包括：数值型变量采用多元线性回归、主成分分析回归、偏最小二乘回归、随机森林算法、xgboost算法；分类变量包括K最近邻算法、支持向量机算法、随机森林算法、极限剔除提升算法和深度神经网络算法。
3.根据权利要求2所述的一种基于多种方法集成学习的缺失值插补方法，其特征在于，还包括：数值型变量预测时剔除超过预测95％置信区间的预测值，分类变量预测时剔除ROC曲线下面积小于0.7的模型。
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