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機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的算法的優(yōu)缺點(diǎn)之決策樹
2019-04-02
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決策樹在機(jī)器學(xué)習(xí)中是一個(gè)十分優(yōu)秀的算法，在很多技術(shù)中都需要用到決策樹這一算法，由此可見，決策樹是一個(gè)經(jīng)典的算法，在這篇文章中我們給大家介紹決策樹算法的優(yōu)缺點(diǎn)，希望這篇文章能夠更好的幫助大家理解決策樹算法。


其實(shí)決策樹倍受大家歡迎的原因就是其中的一個(gè)優(yōu)勢，那就是易于解釋。同時(shí)決策樹可以毫無壓力地處理特征間的交互關(guān)系并且是非參數(shù)化的，因此你不必?fù)?dān)心異常值或者數(shù)據(jù)是否線性可分。但是決策樹的有一個(gè)缺點(diǎn)就是不支持在線學(xué)習(xí)，于是在新樣本到來后，決策樹需要全部重建。另一個(gè)缺點(diǎn)就是容易出現(xiàn)過擬合，但這也就是諸如隨機(jī)森林RF之類的集成方法的切入點(diǎn)。另外，隨機(jī)森林經(jīng)常是很多分類問題的贏家，決策樹訓(xùn)練快速并且可調(diào)，同時(shí)大家無須擔(dān)心要像支持向量機(jī)那樣調(diào)一大堆參數(shù)，所以在以前都一直很受歡迎。


那么決策樹自身的優(yōu)點(diǎn)都有什么呢，總結(jié)下來就是有六點(diǎn)，第一就是決策樹易于理解和解釋，可以可視化分析，容易提取出規(guī)則。第二就是可以同時(shí)處理標(biāo)稱型和數(shù)值型數(shù)據(jù)。第三就是比較適合處理有缺失屬性的樣本。第四就是能夠處理不相關(guān)的特征。第五就是測試數(shù)據(jù)集時(shí)，運(yùn)行速度比較快。第六就是在相對短的時(shí)間內(nèi)能夠?qū)Υ笮蛿?shù)據(jù)源做出可行且效果良好的結(jié)果。


那么決策樹的缺點(diǎn)是什么呢？總結(jié)下來有三點(diǎn)，第一就是決策樹容易發(fā)生過擬合，但是隨機(jī)森林可以很大程度上減少過擬合。第二就是決策樹容易忽略數(shù)據(jù)集中屬性的相互關(guān)聯(lián)。第三就是對于那些各類別樣本數(shù)量不一致的數(shù)據(jù)，在決策樹中，進(jìn)行屬性劃分時(shí)，不同的判定準(zhǔn)則會帶來不同的屬性選擇傾向；信息增益準(zhǔn)則對可取數(shù)目較多的屬性有所偏好，而增益率準(zhǔn)則CART則對可取數(shù)目較少的屬性有所偏好，但CART進(jìn)行屬性劃分時(shí)候不再簡單地直接利用增益率盡心劃分，而是采用一種啟發(fā)式規(guī)則。


通過上述的內(nèi)容相信大家已經(jīng)知道了決策樹的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)了吧，大家在學(xué)習(xí)或者使用決策樹算法的時(shí)候可以更好的幫助大家理解決策樹的具體情況，只有了解了這些算法，我們才能夠更好的使用決策樹算法。

 

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