Как дерево обрабатывает выбросы признаков, отсутствующие в обучающей выборке?

Los árboles de decisión generalmente manejan valores ausentes o nuevos de las características durante la predicción mediante varios enfoques:

• Uso de un camino predeterminado: Si al dividir por una característica se encuentra un valor que no está en el conjunto de entrenamiento, el árbol puede dirigir el objeto por un camino predefinido (por ejemplo, el más utilizado o el que tenga la mejor estadística).

• Manejo de valores ausentes como una clase separada: Durante el entrenamiento, se puede reservar un valor separado para valores ausentes o nuevos, para que el árbol aprenda a trabajar con ellos.

• Distribución ponderada: Algunas implementaciones (por ejemplo, en el gradiente boosting) distribuyen el objeto en varias ramas con pesos determinados, basados en la estadística del conjunto de entrenamiento.

De esta manera, el árbol no se rompe al encontrar un valor nuevo de una característica, sino que utiliza heurísticas o estadísticas para tomar decisiones. Esto permite que el modelo sea más robusto a valores atípicos y a datos nuevos.