Для обучения модели дерева решений, как лучше обращаться с атрибутами, представленными вектором?
В большинстве инструкций, обсуждающих дерево решений, атрибуты представлены одним значением, а затем эти значения объединяются в виде вектора признаков. Это имеет смысл, поскольку обычно атрибуты независимы друг от друга.
Однако на практике некоторые атрибуты могут быть представлены только как вектор или матрица, например, координата GPS (x,y) на 2D-карте. Если x и y являются коррелятивными (например, нелинейная зависимость), нехорошо просто объединить их с другими атрибутами. Интересно, есть ли лучшие методы для борьбы с ними?
Спасибо