Деревья решений могут работать с выборками, содержащими пропуски, но это требует дополнительных шагов обработки данных. Давайте разберем этот вопрос подробнее.

1. Обработка пропусков: Прежде чем использовать деревья решений, необходимо решить, как вы будете обрабатывать пропуски. Существует несколько подходов:
• Удаление строк с пропусками: Если пропусков не так много, можно просто удалить строки с недостающими значениями.
• Импутация: Заполнение пропусков средним, медианой, модой или с использованием более сложных методов, таких как KNN (метод ближайших соседей).
• Использование специальных алгоритмов: Некоторые реализации деревьев решений могут автоматически обрабатывать пропуски, принимая их во внимание при построении модели.
2. Проверка качества модели: После обработки пропусков важно проверить, как это повлияло на качество модели. Это можно сделать с помощью кросс-валидации или других методов оценки.

Таким образом, можно сказать, что использовать деревья решений на выборках с пропусками возможно, но требует предварительной обработки данных. Поэтому правильный ответ на вопрос: Верно.