Как дерево обрабатывает выбросы признаков, отсутствующие в обучающей выборке?

Les arbres de décision gèrent généralement les valeurs manquantes ou nouvelles des caractéristiques lors de la prédiction en utilisant plusieurs approches:

• Utilisation d'un chemin par défaut : Si lors de la division par une caractéristique une valeur absente dans l'ensemble d'entraînement est rencontrée, l'arbre peut diriger l'objet par un chemin prédéfini (par exemple, le plus utilisé ou celui avec la meilleure statistique).

• Gestion des valeurs manquantes comme une classe séparée : Lors de l'entraînement, une valeur séparée peut être réservée pour les valeurs manquantes ou nouvelles, afin que l'arbre apprenne à travailler avec elles.

• Répartition pondérée : Certaines implémentations (par exemple, dans le gradient boosting) répartissent l'objet dans plusieurs branches avec des poids déterminés, basés sur la statistique de l'ensemble d'entraînement.

Ainsi, l'arbre ne se casse pas lorsqu'il rencontre une nouvelle valeur de caractéristique, mais utilise des heuristiques ou des statistiques pour prendre une décision. Cela permet au modèle d'être plus robuste face aux valeurs aberrantes et aux nouvelles données.