Как дерево обрабатывает выбросы признаков, отсутствующие в обучающей выборке?

Деревья решений обычно обрабатывают отсутствующие или новые значения признаков во время предсказания с помощью нескольких подходов:

• Использование дефолтного пути: Если при разбиении по признаку встречается значение, отсутствующее в обучающей выборке, дерево может направить объект по заранее определённому пути (например, по наиболее часто используемому или по пути с наилучшей статистикой).

• Обработка отсутствующих значений как отдельного класса: При обучении можно выделить отдельное значение для отсутствующих или новых признаков, чтобы дерево научилось с ними работать.

• Взвешенное распределение: Некоторые реализации (например, в градиентном бустинге) распределяют объект по нескольким ветвям с определёнными весами, основанными на статистике обучающей выборки.

Таким образом, дерево не ломается при встрече с новым значением признака, а использует эвристики или статистику, чтобы принять решение. Это позволяет модели быть более устойчивой к выбросам и новым данным.