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眾所周知，機器學習中處理缺失值的方法有很多，然而，由題目“隨機森林如何處理缺失值”可知，問題關鍵在于隨機森林如何處理，所以先簡要介紹下隨機森林吧。
隨機森林是由很多個決策樹組成的，首先要建立Bootstrap數據集，即從原始的數據中有放回地隨機選取一些，作為新的數據集，新數據集中會存在重復的數據，然后對每個數據集構造一個決策樹，但是不是直接用所有的特征來建造決策樹，而是對于每一步，都從中隨機的選擇一些特征，來構造決策樹，這樣我們就構建了多個決策樹，組成隨機森林，把數據輸入各個決策樹中，看一看每個決策樹的判斷結果，統計一下所有決策樹的預測結果，Bagging整合結果，得到最終輸出。
那么，隨機森林中如何處理缺失值呢?根據隨機森林創建和訓練的特點，隨機森林對缺失值的處理還是比較特殊的。
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如何進行特征選擇？
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