Как дерево обрабатывает выбросы признаков, отсутствующие в обучающей выборке?

Qərar ağacları adətən proqnoz zamanı xüsusiyyətlərin mövcud olmayan və ya yeni dəyərlərini müxtəlif yanaşmalarla idarə edir:

• Standart yolun istifadəsi: Əgər bölünmə zamanı xüsusiyyətə aid olmayan dəyər tapılsa, ağac obyektə əvvəlcədən müəyyən edilmiş yola yönləndirə bilər (məsələn, ən çox istifadə olunan və ya ən yaxşı statistikaya malik yol).

• Mövcud olmayan dəyərləri ayrıca sinif kimi idarə etmək: Təlim zamanı, mövcud olmayan və ya yeni xüsusiyyətlər üçün ayrıca dəyər ayıra bilər, beləliklə ağac onlarla işləməyi öyrənir.

• Ağırlıqlı paylama: Bəzi tətbiqlərdə (məsələn, gradient boosting-də) obyekt təlim dəstinin statistikası əsasında müəyyən çəkilərlə bir neçə budağa paylanır.

Bu şəkildə, ağac yeni xüsusiyyət dəyəri ilə qarşılaşanda qırılmır, əksinə, qərar qəbul etmək üçün heuristiklər və ya statistikalar istifadə edir. Bu, modelin çıxışlara və yeni verilərə qarşı daha dayanıqlı olmasını təmin edir.