与Python不同的是，缺失值由XGBoost算法在内部处理，在SPARK中构建XGBoost模型时，缺失值会隐式转换为0.0(浮点？!)。这个可以吗 ？有些实际值可能是 0.0。我们如何确定这不会干扰模型的预测能力？
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您在这里假设 xgboost 将缺失值归咎于 0 是错误的。实际上，在缺失值的情况下，它会在生长树时记录 NA 朝向更高增益分割方向。
例如，如果在不考虑缺失值的情况下进行分割，则将变量 var1 的(范围 [0,1])值 0.5 确定为 0.5，则计算增益时考虑 var1 缺失值 < 0.5且 > 0.5。对于任何分割方向，它都会获得更多增益，它会归因于缺失值以具有该分割方向。因此，缺失值现在具有范围 [0,0.5] 或 [0.5,1]，但没有分配给它的实际值(即估算)。
有关此主题的更多详细信息，请参阅论文 https://arxiv.org/pdf/1603.02754v3.pdf
关于scala - Spark 中的 XGBoost 模型 --> 缺失值处理，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/58397077/