Python 不预测零的随机森林

我在一个包含很多零的数据集上运行一个随机林。这些零表示某物的计数（或不存在），因此与可归类为“缺失”的数据相比，它们是有意义的

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当我运行预测时，我发现我的RF似乎不愿意预测零，几乎就像它没有将0视为一个数字，因此默认为1。有什么办法可以解决这个问题吗？我只是觉得奇怪，零在任何时候都不会作为预测出现

这对我来说并不奇怪，但这取决于您的数据集。 基本上，随机森林的输出是训练值的平均值（若你们不知道它是如何计算的，我邀请你们寻找一些理论来帮助你们理解随机森林是如何计算的…）。因此，除非您的目标几乎完全由零或非常明确的模式组合而成（例如，如果某个特征具有某些特定值，则目标始终为00），表示大量训练案例，否则将0作为输出的几率非常低

也就是说，如果您的输出预期为整数（例如0），您可以对其进行四舍五入。

请提供一个示例