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众所周知，机器学习中处理缺失值的方法有很多，然而，由题目“随机森林如何处理缺失值”可知，问题关键在于随机森林如何处理，所以先简要介绍下随机森林吧。
随机森林是由很多个决策树组成的，首先要建立Bootstrap数据集，即从原始的数据中有放回地随机选取一些，作为新的数据集，新数据集中会存在重复的数据，然后对每个数据集构造一个决策树，但是不是直接用所有的特征来建造决策树，而是对于每一步，都从中随机的选择一些特征，来构造决策树，这样我们就构建了多个决策树，组成随机森林，把数据输入各个决策树中，看一看每个决策树的判断结果，统计一下所有决策树的预测结果，Bagging整合结果，得到最终输出。
那么，随机森林中如何处理缺失值呢?根据随机森林创建和训练的特点，随机森林对缺失值的处理还是比较特殊的。
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