决策树法的优缺点
发表时间：2024-07-28 12:25:53
来源：网友投稿
决策树法的优点：
1.决策树法易理解，机理解释起来简单；
2.决策树法可以⽤于⼩数据集；
3.决策树法的时间复杂度较⼩，为⽤于训练决策树的数据点的对数；
4.相⽐于其他算法智能分析⼀种类型变量，决策树法可处理数字和数据的类别；
5.能够处理多输出的问题；
6.对缺失值不敏感；
7.可以处理不相关特征数据；
8.效率⾼，决策树只需要⼀次构建，反复使⽤，每⼀次预测的最⼤计算次数不超过决策树的深度。
决策树法的缺点：
1.对连续性的字段⽐较难预测；
2.容易出现过拟合；
3.当类别太多时，错误可能就会增加的⽐较快；
4.在处理特征关联性⽐较强的数据时表现得不是太好；
5.对于各类别样本数量不⼀致的数据，在决策树当中，信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。
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