在Java中，决策树处理缺失数据的策略通常有以下几种：
删除缺失数据：可以选择直接删除含有缺失数据的样本，这样可以简化模型，但可能会损失一些信息。
填充缺失数据：可以使用一些方法填充缺失数据，如使用平均值、中位数、众数等统计值来填充缺失数据，或者使用插值方法来填充缺失数据。
使用缺失单独的类别：可以将缺失数据视为一个单独的类别，这样在建立决策树时可以考虑缺失数据对结果的影响。
在决策树的划分过程中处理缺失数据：在决策树的划分过程中，可以将含有缺失数据的样本按照某种规则分配到不同的子节点中，而不是直接丢弃这些样本。
以上是一些常见的处理缺失数据的策略，在实际应用中可以根据数据的特点和需求选择合适的策略。
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