决策树缺失值处理
决策树
1.决策树缺失值处理
1.1对于训练模型，训练数据部分样本的部分特征值缺失的情况下，做法是：把该数据按比例分成三份数据。可以算出该特征的信息增益。
1.2对于预测数据，C4.5中采用的方法是：测试样本在该属性值上有缺失值，那么就同时探查（计算）所有分支，然后算每个类别的概率，取概率最大的类别赋值给该样本。
1.3测试样本属性也有缺失值那要怎么办？
有论文里讨论过：
2.决策树应用的案例：
import csv
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn import preprocessing
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