我有缺失值的数据，我想为它构建一个分类器。我知道scikit-learn将帮助您为缺失的数据估算值。然而，在我的情况下，不清楚这是正确的事情，甚至不容易。问题是数据中的特征是相关的，所以现在以一种合理的方式进行这种插入并不明显。
我知道在R中，一些分类器(决策树，随机森林)可以直接处理缺失值，而无需进行任何输入。
scikit中的任何分类器都可以学习0.16.1做同样的事情吗?如果可以，我应该如何表示缺失的值来帮助它?
我已经阅读了scikit learn github上关于这个主题的讨论，但是我不知道实际实现了什么，没有实现什么。
scikit-learn中的RandomForests目前不处理缺失值[从0.16到即将到来的0.17]，并且您确实需要在之前估算值
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