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决策树的优点
决策树的优点
相对于其他数据挖掘算法,决策树在以下几个方面拥有优势:

决策树易于理解和实现.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化,比如去掉多余的或者空白的属性。
能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。
是一个白盒模型如果给定一个观察的模型,那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。
易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。
在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
决策树的缺点
决策树:

对于那些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