Récemment, j'ai examiné l'algorithme XGBoost et j'ai remarqué que cet algorithme peut gérer les données manquantes (sans nécessiter d'imputation) dans la phase de formation. Je me demandais si XGboost peut gérer les données manquantes (sans nécessiter d'imputation) quand il est utilisé pour prévoir de nouvelles observations ou s'il est nécessaire d'imputer les données manquantes.
Merci d'avance.
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