决策树是一种非常强大的机器学习算法，它能够对数据进行分类和预测，应用广泛。但是在实际的应用场景中，很多数据存在缺失值，这时候如果直接用决策树算法进行分类和预测，就会出现问题。本文将详细介绍如何在python中使用决策树处理缺失值。
一、处理缺失值的方法
有很多方法可以处理缺失值，比如删除缺失值、插值法等。在决策树算法中，我们通常采用如下两种方式来处理缺失值：
1、忽略缺失值
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',random_state=0)
clf.fit(X_train,y_train)
2、使用中位数、平均数或众数来填充缺失值
from sklearn.preprocessing import Imputer
imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
imp.fit(X_train)
X_train = imp.transform(X_train)
二、忽略缺失值的方法
忽略缺失值的方法最简单，也是最容易实现的。在python的sklearn库中，我们只需要在DecisionTreeClassifier函数中添加参数"missing_values=np.nan"即可。具体代码如下：
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',random_state=0,missing_values=np.nan)
clf.fit(X_train,y_train)
缺点：如果数据中存在大量的缺失值，这种方法将会忽略掉这部分数据，导致分类模型效果不好。
三、使用插值法填充缺失值
使用插值法填充缺失值是一种比较常见的方法。在python的sklearn.preprocessing库中，有Imputer类可以实现插值法填充缺失值。Imputer类有三个参数，分别是missing_values、strategy和axis。
missing_values：指定缺失值的类型，默认为NaN。
strategy：指定插值方法，默认为mean（均值）。
axis：指定缺失值所在的轴，0表示列，1表示行。
具体代码如下：
from sklearn.preprocessing import Imputer
imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
imp.fit(X_train)
X_train = imp.transform(X_train)
此时，我们就可以将填充完毕的数据用来训练决策树分类模型。
四、小结
本文介绍了在python中使用决策树处理缺失值的方法，包括忽略缺失值和使用插值法填充缺失值两种方式。不同的方法适用于不同的数据场景，需要根据具体问题具体分析。希望本文能给大家带来一些帮助。