❔Есть ли встроенные модели регрессии, которые напрямую работают с пропущенными данными
Да, некоторые модели на основе деревьев решений (включая реализации градиентного бустинга и случайных лесов) могут обрабатывать пропущенные данные внутренне. Например, определённые вариации деревьев решений могут использовать суррогатные разбиения или разделения по умолчанию для объектов с отсутствующими значениями признаков.
Это значит, что модель может выбрать альтернативный путь по дереву, если основной признак отсутствует.
Такие механизмы встроены, например, в: ➡️ XGBoost (можно задать missing), ➡️ LightGBM (имеет встроенную поддержку NaN), ➡️ CatBoost (автоматически обрабатывает пропуски).
Однако, несмотря на удобство, следует внимательно оценивать качество модели, особенно если: ➡️ пропусков много, ➡️ отсутствие значений связано с целевой переменной или другими признаками.
В таких случаях простая внутренняя обработка может быть недостаточной, и потребуется анализ природы пропусков или применение более обоснованных методов (импутация, маскирование и др.).
❔Есть ли встроенные модели регрессии, которые напрямую работают с пропущенными данными
Да, некоторые модели на основе деревьев решений (включая реализации градиентного бустинга и случайных лесов) могут обрабатывать пропущенные данные внутренне. Например, определённые вариации деревьев решений могут использовать суррогатные разбиения или разделения по умолчанию для объектов с отсутствующими значениями признаков.
Это значит, что модель может выбрать альтернативный путь по дереву, если основной признак отсутствует.
Такие механизмы встроены, например, в: ➡️ XGBoost (можно задать missing), ➡️ LightGBM (имеет встроенную поддержку NaN), ➡️ CatBoost (автоматически обрабатывает пропуски).
Однако, несмотря на удобство, следует внимательно оценивать качество модели, особенно если: ➡️ пропусков много, ➡️ отсутствие значений связано с целевой переменной или другими признаками.
В таких случаях простая внутренняя обработка может быть недостаточной, и потребуется анализ природы пропусков или применение более обоснованных методов (импутация, маскирование и др.).
