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機器學習中常見的算法的優(yōu)缺點之決策樹
2019-04-02
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決策樹在機器學習中是一個十分優(yōu)秀的算法，在很多技術中都需要用到決策樹這一算法，由此可見，決策樹是一個經(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，希望這篇文章能夠更好的幫助大家理解決策樹算法。


其實決策樹倍受大家歡迎的原因就是其中的一個優(yōu)勢，那就是易于解釋。同時決策樹可以毫無壓力地處理特征間的交互關系并且是非參數(shù)化的，因此你不必擔心異常值或者數(shù)據(jù)是否線性可分。但是決策樹的有一個缺點就是不支持在線學習，于是在新樣本到來后，決策樹需要全部重建。另一個缺點就是容易出現(xiàn)過擬合，但這也就是諸如隨機森林RF之類的集成方法的切入點。另外，隨機森林經(jīng)常是很多分類問題的贏家，決策樹訓練快速并且可調(diào)，同時大家無須擔心要像支持向量機那樣調(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)點都有什么呢，總結(jié)下來就是有六點，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。第二就是可以同時處理標稱型和數(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的特征。第五就是測試數(shù)據(jù)集時，運行速度比較快。第六就是在相對短的時間內(nèi)能夠?qū)Υ笮蛿?shù)據(jù)源做出可行且效果良好的結(jié)果。


那么決策樹的缺點是什么呢？總結(jié)下來有三點，第一就是決策樹容易發(fā)生過擬合，但是隨機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，進行屬性劃分時，不同的判定準則會帶來不同的屬性選擇傾向；信息增益準則對可取數(shù)目較多的屬性有所偏好，而增益率準則CART則對可取數(shù)目較少的屬性有所偏好，但CART進行屬性劃分時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)點和缺點了吧，大家在學習或者使用決策樹算法的時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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