高人来了

关于缺省值的问题，首先你需要搞清楚
（1）是因为类别本身的观测就是空值，他的特别就是无法观测，那么你不能够删除，空值也是一种数据的表现形式。不知道weka可不可以处理空置的情况，如果weka运行空值不报错，你就直接做，不用删除。如果weka不可以用空值，那么你可以把空值全部赋0或者1.
当你全部给1或者0的时候，你可以用决策树或者随即森林，人工神经网络做。用其他的方法都对这个全0或者全1，拟合不够精确。

（2）如果空值是因为你的仪器出问题，数据采集中的错误记录，数据采集中的磁盘问题，存储传输导致的空值。那你就不仅把带空值的记录删除，这整个类都需要删除。
因为当年你的训练样本都是错误的时候，分类器本身都是错的，带有误导性。

刚又看你的图表，上面一段讲的是某类别的属性值为空，看来你不是属性值为空的情况。你是训练样本中class6没有被采集到。
如果类别6对你非常重要，那么你必须要重新采集数据，否则你训练样本会出错。连sample都没有，怎么训练class6。
如果检查后发现类别6根本不是你关心的类别，或者你根本就不知道他重不重要，那还是直接删除得了。