行の一部に欠損値が存在する場合は、決定木は欠損していない値のみを使用して最適分割を検出します。データに含まれる欠損値の比率が高い場合は、代理決定分岐を使用します。代理分岐の例は、アンサンブル分類における不均衡データまたは一様ではない誤分類コストの処理と代理分岐を参照してください。弱学習器のツリーの深さによって、学習時間、メモリ使用量および予測精度が変化します。次のパラメーターで深さを制御します。大きい値を設定するとツリーが深くなります。