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在Java中，決策樹處理缺失數據的策略通常有以下幾種：
刪除缺失數據：可以選擇直接刪除含有缺失數據的樣本，這樣可以簡化模型，但可能會損失一些信息。
填充缺失數據：可以使用一些方法填充缺失數據，如使用平均值、中位數、眾數等統計值來填充缺失數據，或者使用插值方法來填充缺失數據。
使用缺失單獨的類別：可以將缺失數據視為一個單獨的類別，這樣在建立決策樹時可以考慮缺失數據對結果的影響。
在決策樹的劃分過程中處理缺失數據：在決策樹的劃分過程中，可以將含有缺失數據的樣本按照某種規則分配到不同的子節點中，而不是直接丟棄這些樣本。
以上是一些常見的處理缺失數據的策略，在實際應用中可以根據數據的特點和需求選擇合適的策略。
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