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2021-04-17 閱讀量: 1989
決策樹 有哪些優(yōu)缺點?

優(yōu)點:

1.概念簡單,計算復雜度不高,可解釋性強,輸出結果易于理解;

2.數據的準備工作簡單, 能夠同時處理數據型和常規(guī)型屬性,其他的技術往往要求數據屬性的單一。

3.對中間值得確實不敏感,比較適合處理有缺失屬性值的樣本,能夠處理不相關的特征;

4.應用范圍廣,可以對很多屬性的數據集構造決策樹,可擴展性強。決策樹可以用于不熟悉的數據集合,并從中提取出一些列規(guī)則 這一點強于KNN。

缺點:

1.容易出現過擬合;

2.對于那些各類別樣本數量不一致的數據,在決策樹當中,信息增益的結果偏向于那些具有更多數值的特征。

3. 信息缺失時處理起來比較困難。 忽略數據集中屬性之間的相關性。


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