神经网络作为一种强大的机器学习算法，具有强大的非线性映射和学习能力，能够处理复杂的模式识别和数据分类问题（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

在亚马逊评论分析和学生成绩分析中，BP神经网络能够基于填充后的完整数据，提取出隐藏在数据中的有用信息，进而实现关键词识别、成绩预测等目标。

鉴于此，本文将通过两个R语言案例——亚马逊评论分析和学生成绩分析，展示随机森林填充缺失值和BP神经网络在数据分析中的应用。我们将分别介绍两个案例的背景、数据预处理过程、缺失值处理方法以及BP神经网络模型的构建和应用。通过这两个案例的对比分析，我们将进一步探讨随机森林和BP神经网络在不同领域数据分析中的优势、挑战和潜在改进方向。

案例1：随机森林填充缺失值、BP神经网络在亚马逊评论分析

在数字化时代，亚马逊商业网站作为全球领先的电商平台，其客户评论（查看文末了解数据免费获取方式）不仅为消费者提供了宝贵的购物参考，同时也为企业分析市场需求、改进产品服务提供了重要的数据来源。然而，由于各种因素的影响，客户评论中往往存在缺失值问题，这在一定程度上影响了数据分析的准确性和可靠性。因此，如何有效地处理缺失值，提高数据分析的质量，成为当前研究的热点之一。

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读取数据并进行缺失值处理

在数据分析的过程中，经常会遇到数据集中包含缺失值的情况。缺失值可能是由于各种原因造成的，例如数据采集时的遗漏、设备故障或者数据录入错误等。为了确保分析的准确性和可靠性，必须对缺失值进行适当的处理。本文将介绍三种常见的缺失值处理方法，并演示如何在R语言中实现这些方法。

一、读取数据

数据集来源于亚马逊商业网站上客户的评论，用于识别作者身份。

大多数先前的研究针对两到十名作者进行了识别实验。但在网络环境中，需要识别的评论通常有更多潜在的作者，并且通常情况下分类算法并不适应于大量目标类别的分类。

为了检验分类算法的稳健性，我们确定了50位最活跃的用户（通过唯一ID和用户名表示），这些用户在这些新闻组中经常发表评论。我们为每个作者收集的评论数量是30条。

变量包括作者的语言风格，如数字的使用、标点符号、单词和句子的长度以及单词的使用频率等。

首先，我们需要从某个数据源中读取数据。这可以通过使用R语言中的相关函数来完成，具体取决于数据的存储格式。例如，如果数据存储在CSV文件中，我们可以使用read.csv()函数来读取数据。

二、缺失值处理

（1）删除法

删除法是最简单的缺失值处理方法之一。它的基本思想是直接删除包含缺失值的行或列。在R语言中，我们可以使用na.omit()函数来删除包含缺失值的行。但是需要注意的是，这种方法可能会导致数据量的减少，从而可能影响分析结果的准确性。

data1=na.omit(data)  
data1

（2）平均值补缺

平均值补缺法是一种常用的缺失值处理方法。它的基本思想是用某一列的平均值来填补该列中的缺失值。在R语言中，我们可以通过遍历每一列并计算其非缺失值的平均值来实现这一方法。

但是需要注意的是，这种方法假设缺失值是随机分布的，并且该列的数据符合某种分布（如正态分布）。如果这些假设不成立，那么填补的结果可能会引入偏差。

Kaizong Ye

拓端分析师

data2=data  
for(i in 1:(ncol(data)-1)){

（3）多重补插法

多重补插法是一种更复杂的缺失值处理方法。它的基本思想是通过建立一个或多个预测模型来预测缺失值。在R语言中，我们可以使用mice包中的mice()函数来实现多重补插法。这个函数会根据数据的分布和相关性来建立预测模型，并生成多个完整的数据集。然后，我们可以使用complete()函数来选择其中一个完整的数据集进行后续分析。需要注意的是，这种方法需要较大的计算量，并且需要选择合适的预测模型来确保填补的准确性。

变量筛选及其在数据分析中的应用

在数据分析过程中，变量筛选是一个至关重要的步骤。通过筛选变量，我们可以去除那些对模型贡献较小或者与预测目标不相关的变量，从而提高模型的准确性和解释性。本文将介绍使用lasso算法进行变量筛选的方法，并通过实际代码展示如何在R语言中进行操作。

一、变量筛选方法概述

变量筛选的方法多种多样，其中lasso算法是一种常用的方法。Lasso算法是一种线性回归的扩展，它通过添加正则化项来限制模型复杂度，并对系数进行压缩。在lasso回归中，一些系数可能会被压缩至零，从而实现了变量的自动筛选。

二、使用lasso算法进行变量筛选

1. 数据准备

首先，我们需要准备数据集data2。由于我们的目标是使用lasso算法对变量进行筛选，我们需要确保数据集中包含目标变量和潜在的自变量。在这个例子中，我们假设目标变量是V10001。

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接下来，我们将数据集划分为训练集和测试集。这里我们使用80%的数据作为训练集，剩余的20%作为测试集（尽管在变量筛选阶段通常只使用训练集）。

##设置训练集比例  
train <- 1:ncol(data2.train))data2.train[,i]=as.numeric(data2.train[,i])  
data2.train=na.omit(data2.train)

2. 构建模型矩阵

接下来，我们需要为目标变量和自变量构建一个模型矩阵。在这个例子中，我们使用model.matrix()函数来构建矩阵，其中目标变量是V10001，自变量则是除V10001外的所有其他变量。

xmat <- model.matrix( V10001~.  , data = data2.train )

3. 执行lasso回归

然后，我们使用cv.glmnet()函数执行交叉验证的lasso回归。通过设置alpha参数为0.3，我们使用了介于岭回归（alpha=0）和lasso回归（alpha=1）之间的弹性网络回归。

cv.lasso <- cv.glmn
plot(cv.sso)

coef(cv.laslambda.1se")

4. 选择最优模型

最后，我们可以根据交叉验证的结果选择最优的模型。这通常是通过选择交叉验证误差最小的λ值来实现的。一旦确定了λ值，我们就可以提取出对应的系数，并据此确定哪些变量被选入模型。

##找出lamda时最小对应的系数不为0的变量为最优变量  
c<-co=TRUE)  
inds<-which(c!=0)

根据lasso筛选出最优的变量

set.seed(11)  
variables<-row.names(c)[inds]  
variables
##因此最优变量如下所示

使用随机森林填充缺失值的方法及其应用

在数据分析过程中，缺失值是经常遇到的问题。为了保持数据的完整性和分析的准确性，我们需要对缺失值进行填充。本文介绍了使用随机森林算法对缺失值进行填充的方法，并通过具体示例展示了该方法的操作步骤。

识别缺失值

使用R语言的is.na()函数可以识别出V10001中的缺失值，并通过which()函数获取这些缺失值的索引。

notna=which(is.na(data2$V10001))

建立随机森林模型

接下来，我们使用randomForest()函数建立随机森林模型。模型的构建基于除了缺失值以外的其他变量（如V3351、V6732等）。在建立模型时，我们可以通过调整参数（如ntree、mtry、nodesize等）来优化模型的性能。

rf <- randomFor42, importance=T)

预测缺失值

使用predict()函数，我们可以基于建立的随机森林模型对包含缺失值的样本进行预测。这些预测值将作为缺失值的填充值。

填充缺失值

最后，我们将预测得到的值填充到原始数据集的相应位置。

data2[notna,]$V10001=pred  
  
data2=data2[complete.cases(data2),]

随机森林填充缺失值、BP神经网络在亚马逊评论、学生成绩分析研究2案例合集2:https://developer.aliyun.com/article/1501338