决策树、RF、xgboost如何处理缺失值？判断特征重要性？缺失值不敏感？

1.随机森林模型怎么处理异常值? 隨机森:林是已故统计学家Leo Breiman提出的，和gradient boosted tree—样，它的基模型是决策树。在介绍RF时，Breiman就提出两种解决缺失值的方去 (Random forests - classification description): 方法1(快速简草但效果差)： 把数值型变畺(numerical variables)中的缺失

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