本篇文章来总结一下树模型缺失值处理的方法
对普通的决策树来说，缺失值需要注意三个方面的问题：
针对前两个问题，可以参考文献：https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/79413610
针对第三个问题，通常选择样本数最多的特征值方向。
XGBoost处理缺失值，是将所有有缺失值的数据捆绑在一起，比较将这些数据都放入左子树 和都放入右子树时的损失大小。
1、决策树（decision tree）（四）——缺失值处理：https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/79413610
2、怎么理解决策树、xgboost能处理缺失值？而有的模型(svm)对缺失值比较敏感呢?：https://www.zhihu.com/question/58230411
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本文标题：树模型缺失值处理总结
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