整体而言，树模型+bayes对于缺失值都不太敏感；涉及到度量问题的模型（SVM+KNN）就相对敏感。
决策树
其实缺失值问题可以从三个方面来考虑
- 在选择分裂属性的时候，训练样本存在缺失值，如何处理？假如你使用ID3算法，那么选择分类属性时，就要计算所有属性的熵增(信息增益，Gain)。假设10个样本，属性是a,b,c。在计算a属性熵时发现，第10个样本的a属性缺失，那么就把第10个样本去掉，前9个样本组成新的样本集，在新样本集上按正常方法计算a属性的熵增。然后结果乘0.9（新样本占raw样本的比例），就是a属性最终的熵。
- 分裂属性选择完成，对训练样本分类，发现属性缺失怎么办？比如该节点是根据a属性划分，但是待分类样本a属性缺失，怎么办呢？假设a属性离散，有1,2两种取值，那么就把该样本分配到两个子节点中去，但是权重由1变为相应离散值个数占样本的比例。然后计算错误率的时候，注意，不是每个样本都是权重为1，存在分数。
例如：a=1的占30%，a=2的占70%.则这里可以将原来的一个样本，划分0.3个向左分支，划分0.7个向右分支。 - 训练完成，给测试集样本分类，有缺失值怎么办？这时候，就不能按比例分配了，因为你必须给该样本一个确定的label，而不是薛定谔的label。这时候根据投票来确定，或者填充缺失值。
- 简单粗暴快速的方法：利用中位数或者出现次数最多的树，替代
