Как дерево обрабатывает выбросы признаков, отсутствующие в обучающей выборке?

Drzewa decyzyjne zazwyczaj obsługują brakujące lub nowe wartości cech podczas prognozy za pomocą kilku podejść:

• Użycie ścieżki domyślnej: Jeśli podczas podziału według cechy napotkany zostanie wartość nieobecna w zbiorze treningowym, drzewo może skierować obiekt na wcześniej zdefiniowaną ścieżkę (np. najbardziej używaną lub z najlepszą statystyką).

• Obsługa brakujących wartości jako osobnej klasy: Podczas treningu można zarezerwować osobną wartość dla brakujących lub nowych cech, aby drzewo nauczyło się z nimi pracować.

• Ważona dystrybucja: Niektóre implementacje (np. w gradient boosting) rozdzielają obiekt na kilka gałęzi z określonymi wagami, opartymi na statystyce zbioru treningowego.

W ten sposób drzewo nie łamie się przy napotkaniu nowej wartości cechy, lecz korzysta z heurystyk lub statystyk, aby podjąć decyzję. To pozwala modelowi być bardziej odpornym na wartości odstające i nowe dane.