決策樹-屬性缺失處理

數據集中的樣本通常在某些屬性上是缺失的，如果屬性缺失的樣本數量較少，我們可以直接簡單粗暴的把不完備的樣本刪掉。但如果有大量樣本都有屬性值缺失，那麼就不能簡單的刪除了，因爲這樣刪除了大量有用信息，模型性能會有影響。本篇博客介紹如何處理屬性缺失的樣本。 1.如何在屬性缺失的情況下進行屬性選擇（比如「色澤」這個屬性值缺失，那麼如何計算「色澤」的信息增益） 2.給定劃分屬性，若樣本在該屬性上的值是缺失的，

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