用missForest填充缺少的值

我想使用

missForest

估算值

变量中缺少值，但不是全部

当我这样做的时候，它真的很慢（从来没有发生过）

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mf_1对数据框进行子集设置只会将这些列传递给
missfreest（）
函数，因此，它只会使用这些变量来插补数据。以下是一个例子：

library(missForest)
data(iris)

## We are going to have missing values in first 3 columns
## Introduce missing values 
iris_wih_NA <- missForest::prodNA(iris[c(1,2,3)], 0.3)
## Last two columns are then added
iris_wih_NA$Petal.Width <- iris$Petal.Width
iris_wih_NA$Species <- iris$Species
head(iris_wih_NA)

## Will use all variables to impute missing Values
iris_imputed1 <- missForest::missForest(iris_wih_NA)$ximp
## Will use only variables 1,2 and 3 to impute missing values
iris_imputed2 <- missForest::missForest(iris_wih_NA[c(1,2,3)])$ximp

库（密斯林）
数据（iris）
##我们将在前3列中缺少值
##引入缺失值
iris_wih_NA对数据帧进行子集设置只会将这些列传递给
missForest（）
函数，因此，它只会使用这些变量来插补数据。以下是一个例子：

library(missForest)
data(iris)

## We are going to have missing values in first 3 columns
## Introduce missing values 
iris_wih_NA <- missForest::prodNA(iris[c(1,2,3)], 0.3)
## Last two columns are then added
iris_wih_NA$Petal.Width <- iris$Petal.Width
iris_wih_NA$Species <- iris$Species
head(iris_wih_NA)

## Will use all variables to impute missing Values
iris_imputed1 <- missForest::missForest(iris_wih_NA)$ximp
## Will use only variables 1,2 and 3 to impute missing values
iris_imputed2 <- missForest::missForest(iris_wih_NA[c(1,2,3)])$ximp

库（密斯林）
数据（iris）
##我们将在前3列中缺少值
##引入缺失值
iris_wih_NA欢迎来到S.O.请为您的问题添加更多细节，以便其他人能够提供帮助（例如，添加使用的样本数据，以便其他人能够复制您遇到的问题）。您会发现这些指导原则很有用：欢迎来到S.O.请为您的问题添加更多细节，以便其他人能够提供帮助（例如，添加使用的样本数据，以便其他人能够复制您遇到的问题）。您会发现这些指南很有用：
library(missForest)
data(iris)

## We are going to have missing values in first 3 columns
## Introduce missing values 
iris_wih_NA <- missForest::prodNA(iris[c(1,2,3)], 0.3)
## Last two columns are then added
iris_wih_NA$Petal.Width <- iris$Petal.Width
iris_wih_NA$Species <- iris$Species
head(iris_wih_NA)

## Will use all variables to impute missing Values
iris_imputed1 <- missForest::missForest(iris_wih_NA)$ximp
## Will use only variables 1,2 and 3 to impute missing values
iris_imputed2 <- missForest::missForest(iris_wih_NA[c(1,2,3)])$ximp