我使用的数据如下所示,它有 50000 个实例和 32 个变量.. 缺失值存在于许多变量中,.. 抱歉无法发布整个数据..
我用了
library(zoo)
d$V5 <- na.locf(d$V5)
我进一步检查了基尼值,它给了我如下输出
Gini(d$V5)
[1] NA
Warning messages:
1: In sum(x * 1:n) : Integer overflow - use sum(as.numeric(.))
2: In n * sum(x) : NAs produced by integer overflow
但是 d$V5 对应于年龄,它是一个数字。目的是找到 Gini 和信息增益并绘制决策树,由于缺失值,决策树拆分为一。因此,填充缺失值是必要的。数据:
1 022 F O 044 0 N 31 12 00P 0012 Y Y N Y 0048 731 0.000000 Y N 0 VERA LUCIA N N 300.000000 0000 00 N 0
2 015 F S 018 0 Y 31 20 00 P 0216 Y Y Y Y 0012 853 0.000000 Y N 0 SARA FELIPE N N 300.000000 0000 00 N 0
3 024 F C 022 0 Y 31 08 00 P 0048 Y N Y Y 0012 040 0.000000 Y N 0 HELENA DOMINGOS SOGRA N N 229.000000 0000 00 N 0
4 012 F C 047 0 N 31 25 00 P 0180 Y Y N Y 0024 035 0.000000 Y N 0 JACI VALERIA ALEXANDRA TRAJANO N N 304.000000 0000 00 N 0
5 016 F S 028 0 Y 31 25 00 O 0012 Y Y Y Y 0012 024 0.000000 Y N 0 MARCIA CRISTINA ZANELLA SANDRO L P MARTINS N N 250.000000 0000 00 N 0
.....
49998 023 F S 023 0 Y 31 28 00 P 0264 Y Y Y Y 0012 991 0.000000 Y N 0 NOVINA GLAUCIA N N 240.000000 0000 00 N 1
49999 009 F C 038 0 Y 5 28 00 P 0048 Y Y Y Y 0204 040 0.000000 Y N 0 LILIANE FIGUEIREDO MIRNA CARVALHO NASCIMENTO N N 616.000000 0000 00 N 0
50000 022 M S 029 0 Y 31 23 00 P 0048 Y Y N Y 0036 026 0.000000 Y N 0 TITO MARTINS N N 341.000000 0000 00 N 0