面对数据缺失，如何选择合适的机器学习模型？

作者：阿萨姆 普华永道 | 数据科学家 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 有些小伙伴在实际使用中发现xgboost可以自动处理缺失值，而有些模型不可以。我想先从两个角度解答这个困惑： 工具包自动处理数据缺失不代表具体的算法可以处理缺失项 对于有缺失的数据：以决策树为原型的模型优于依赖距离度量的模型 回答中也会介绍树模型，如随机森林(Random Forest)和xgboost如何处理缺失

>>阅读原文<<