现实生活中的数据集中的样本通常在某系属性上是缺失的，如果属性值缺失的样本数量比较少，我们可以直接简单粗暴的把不完备的样本删除掉，但是如果有大量的样本都有属性值的缺失，那么就不能简单地删除，因为这样删除了大量的样本，对于机器学习模型而言损失了大量有用的信息，训练出来的模型性能会受到影响。这篇博客就来介绍在决策树中是如何处理属性值有缺失的样本的，本篇博客使用的数据集如下（数据集来自周志华《机器学习》）：



    在决策树中处理含有缺失值的样本的时候，需要解决两个问题：

• 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的值是缺失的，那么该如何计算“色泽”的信息增益？）
• 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？（即到底把这个样本划分到哪个结点里？）
  
  

    下面就来介绍如何解决这两个问题：





    比较发现，“纹理”在所有属性中的信息增益值最大，因此，“纹理”被选为划分属性，用于对根节点进行划分。划分结果为：“纹理=稍糊”分支：{7,9,13,14,17}，“纹理=清晰”分支：{1,2,3,4,5,6,15}，“纹理=模糊”分支：{11,12,16}。如下图所示：



    那么问题来了，编号为{8,10}的样本在“纹理”这个属性上是缺失的，该被划分到哪个分支里？前面讲过了，这两个样本会同时进入到三个分支里，只不过进入到每个分支后权重会被调整（前面也说过，在刚开始时每个样本的权重都初始化为1）。编号为8的样本进入到三个分支里后，权重分别调整为5/15，7/15 和 3/15；编号为10的样本同样的操作和权重。因此，经过第一次划分后的决策树如下图所示：






    我们都知道构造决策树的过程是一个递归过程，原来不打算继续介绍递归过程了，但是因为权重发生了变化，所以继续介绍下递归过程。接下来，递归执行“纹理=稍糊”这个分支，样本集D = {7，8，9，10，13，14，17}，共7个样本。如下图所示：


下面来看具体的计算过程：


对比能够发现属性“敲声”的星系增益值最大，因此选择“敲声”作为划分属性，划分后的决策树如下图所示：


接下来对分支{敲声 = 沉闷}即结点{9，14，17}进行划分，根据博客决策树（一）介绍的三种递归返回情形，结点{9,14,17}因为包含的样本全部属于同一类别，因此无需划分，直接把结点{9,14,17}标记为叶结点，如下图所示：


根据递归过程，接下来对分支“敲声 = 浊响”即结点{7，8，13}进行划分，计算过程和上面一样，虽然我也算过了，但是不再贴出来了，需要注意的是样本的权重是1/3。计算完比较能够知道属性“脐部”的信息增益值最大，因此选择“脐部”作为划分属性，划分完的决策树如下图所示：

接下来，继续，对于结点{13}，因为就一个样本了，直接把该结点标记为叶结点，类别为“坏瓜”；递归到结点{7，8}，因为样本类别相同，所以也标记为叶结点，类别为“好瓜”；递归到结点“脐部=平坦”，因为这个结点不包含任何样本为空集，因此，把该结点标记为叶结点，类别设置为父节点中多数类的类别，即为“好瓜”。因此“纹理=稍糊”这颗子树构造完毕，如下图所示：

接下来，只需递归的重复上述过程即可，即能训练出一颗完整的决策树，最终的决策树如下图所示（该图片来自西瓜书）：

关于决策树中的缺失值处理就介绍到，欢迎大家留言交流。

很不错，受教了