Alpha_GoGo的博客

故事是这样的。。。最近小组在招聘实习生，下面是一次面试对话我去网上一查，XGBoost的解析文章的确不少。。。为什么缺失值默认向右子树分裂呢？依据是什么呢？找遍所有的解析文章，但均未给出具体的依据或者证明，话术也竟然如此相像。。。知乎上：优快云上：为寻找答案，仔细问了楼主，得到以下的答复：让我来慢慢破解。。。破解一：看论文仔细看了XGBoost的创始人陈天齐的论文，未说明缺失值默认向右子树分裂呀。。。论文链...

在面试中，经常被问到，XGBoost模型支持缺失值吗？原理是什么？逻辑回归模型支持缺失值吗？随机森林支持吗？SVM呢？这么多机器学习模型，支持缺失值吗？（文末有彩蛋） 机器学习模型 是否支持缺失值 XGBoost 是 LightGBM 是 线性回归 否 逻辑回归（LR） 否 .

还有人不懂xgboost的缺失值处理？先说结论，XGBoost和LightGBM是支持缺失值的由于XGBoost和LightGBM对缺失值的处理方法是相同的，因此我们只拿XGBoost来解读建议大家看下论文，链接：https://www.kdd.org/kdd2016/subtopic/view/xgboost-a-scalable-tree-boosting-systemXGBoost是一种boosting的集成学习模型支持的弱学习器（即单个的学习器，也称基学习器）有树模型（gbtree