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)

人面猴
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