本篇文章来总结一下树模型缺失值处理的方法
1、决策树
对普通的决策树来说，缺失值需要注意三个方面的问题：
- 在选择分裂属性的时候，训练样本存在缺失值，如何处理？
- 在建树过程中，给定划分属性，若样本在该属性上的值是缺失的，那么该如何对这个样本进行划分？
- 训练完成，给测试集样本分类，有缺失值怎么办？
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。
2、XGBoost
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。
参考文献
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
