决策树分类器优缺点有哪些【面试题详解】

今天爱分享给大家带来决策树分类器优缺点有哪些【面试题详解】,希望能够帮助到大家。
优点:
1)不需要任何领域知识或参数假设。
2)适合高维数据。
3)简单易于理解。
4)短时间内处理大量数据,得到可行且效果较好的结果。
5)能够同时处理数据型和常规性属性。

缺点:
1)对于各类别样本数量不一致数据,信息增益偏向于那些具有更多数值的特征。
2)易于过拟合。
3)忽略属性之间的相关性。
4)不支持在线学习。

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