机器学习算法优缺点总结

决策树 一、 决策树优点 1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。 2、可以同时处理标称型和数值型数据。 3、测试数据集时，运行速度比较快。 4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。 二、决策树缺点 1、对缺失数据处理比较困难。 2、容易出现过拟合问题。 3、忽略数据集中属性的相互关联。 4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。 三、改

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