决策树（四）----如何处理缺失值

  先放数据集，是机器学习的西瓜数据集。

在决策树中处理含有缺失值样本的时候，需要解决两个问题：
1.如何在属性值缺失的情况下进行划分属性的选择？（比如‘色泽’这个属性有的样本在该属性上值是缺失的，那么该计算‘色泽’的信息增益）
2.给定划分属性，若样本在该属性上是缺失的，那么该如何对这个样本进行划分？（到底应该把这个样本放到哪个结点里）

时间有限，直接放一片文章的连接，这篇文章写的非常好，有理论也有例子，可以直接学习。

决策树如何处理缺失值