随机森林如何处理缺失值？

一、随机森林

随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，用于解决分类和回归问题。它结合了多个决策树来进行预测，通过集体决策来提高模型的准确性和泛化能力。随机森林具有以下特点和优势：

1. 随机性和多样性：

   • 随机森林中的每个决策树都是在不同的随机样本和特征子集上训练得到的。
   • 通过引入随机性，每个决策树都具有不同的偏差和方差，从而降低了过拟合的风险。

2. Bagging策略：

   • 随机森林采用Bagging（Bootstrap Aggregating）策略，即通过有放回地从训练集中采样多个子集，每个子集用于训练一个决策树。
   • 最终的预测结果是由所有决策树的投票（分类问题）或平均（回归问题）得到的。

3. 特征随机性：

   • 在每个决策树的训练过程中&#x