[与python不同，缺失值由XGBoost算法在内部处理，在SPARK中构建XGBoost模型时，缺失值隐式转换为0.0（float ?!）。这个可以吗 ？实际值可能为0.0。我们如何确定这不会干扰模型预测能力？
这里假设xgboost将缺失值估算为0，这是错误的。实际上，在缺失值的情况下，它会注意到在树生长时NA朝向更高的增益分割方向。
例如，如果拆分时未考虑缺失值，则将其确定为变量var1（范围[0,1]）的值为0.5，则它会考虑var1缺失值<0.5和> 0.5来计算增益。对于任何分割方向，它都会获得更大的增益，它将缺失值归因于具有该分割方向。因此，缺失值现在的范围为[0,0.5]或[0.5,1]，但没有分配给它的实际值（即估算值）。
有关此主题的更多详细信息，请参阅论文https://arxiv.org/pdf/1603.02754v3.pdf