A further advantage of the trees is that they can explicitly deal with missing values, while (generalized) linear (mixed) models cannot predict cases where one or more observations of the predictors are missing. For data from educational sciences, the missing values are often imputed (see, for example, [1]}). Future research may also involve comparisons of different imputation methods for trees (as in [2]}) to regression models with and without imputation of missing values.

Дополнительным преимуществом деревьев является то, что они могут явно работать с отсутствующими значениями, в то время как (обобщенные) линейные (смешанные) модели не могут предсказывать случаи, в которых одно или несколько наблюдений предикторов отсутствуют. Для данных из образовательных наук отсутствующие значения часто заменяются (см., например, [1]). Будущие исследования также могут включать сравнения различных методов замещения пропущенных значений для деревьев (как в [2]) с регрессионными моделями с и без замещения пропущенных значений.