决策树的优势

决策树的优势

决策树的优势:1、易于理解、解释和使用,用途广泛且功能强大。2、只需要很少的数据准备或特征缩放。3、可以处理数值和分类数据。还可以解决多输出问题。

当然处理优势也有一些限制:

  • 决策树的主要问题是它们对训练数据的细微变化非常敏感。随机森林可以通过对许多树的预测进行平均来限制这种不稳定性。
  • 如果没有正则化,决策树很容易过拟合,因为决策树学习者可以创建不能很好泛化的过于复杂的树。随机森林还有助于防止过度拟合。
  • 树木也很不稳定。训练数据集的一些变化可能会导致完全不同的树。假设选择不同的特征作为第一个分割特征,整个树结构发生变化。这也会对模型的可解释性造成问题。

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