Как дерево обрабатывает выбросы признаков, отсутствующие в обучающей выборке?

Arborii decizionali gestionează de obicei valorile lipsă sau noi ale caracteristicilor în timpul predicției folosind mai multe abordări:

• Utilizarea unui drum implicit: Dacă la împărțirea pe o caracteristică se întâlnește o valoare absentă în setul de antrenament, arborele poate direcționa obiectul pe un drum predefinit (de exemplu, cel mai frecvent utilizat sau cel cu cele mai bune statistici).

• Tratamentul valorilor lipsă ca o clasă separată: În timpul antrenamentului, se poate aloca o valoare separată pentru valorile lipsă sau noi, astfel încât arborele să învețe să lucreze cu acestea.

• Distribuție ponderată: Unele implementări (de exemplu, în gradient boosting) distribuie obiectul pe mai multe ramuri cu ponderi determinate, bazate pe statistica setului de antrenament.

Astfel, arborele nu se rupe când întâlnește o valoare nouă a unei caracteristici, ci folosește heuristici sau statistici pentru a lua o decizie. Acest lucru permite modelului să fie mai robust la valori extreme și la date noi.