关于决策树的优缺点

决策树的优缺点 决策树的优点： 一、便于理解和解释。树的结构可视化 二、训练须要的数据少，其余机器学习模型一般须要数据规范化，好比构建虚拟变量和移除缺失值 三、因为训练决策树的数据点的数量致使了决策树的使用开销呈指数分布（训练树模型的时间复杂度是参加训练数据点的对数值） 四、可以处理数值型数据和分类数据，其余的技术一般只能用来专门分析某一种的变量类型的数据集； 五、可以处理多路输出问题； 六、使用

>>阅读原文<<