总结

决策树算法的有点

  • 简单, 直观, 可解释性强, 建树容易
  • 不需要预处理, 归一化, 以及处理缺失值
  • 离散值, 连续值, 及其混合都可以处理
  • 能够多分类

缺点

  • 容易过拟合, 泛化能力不强
  • 样本发生改动, 会导致树的结构发生变化, 这里可以通过集成学习方法解决
  • 容易偏向某些特征(强特征)
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