决策树(三)

决策树算法总结：
优点

1. 决策树简单直观
2. 不需要归一化，不需要处理缺失值
3. 既可以处理离散特征，也可以处理连续特征
4. 不易受到异常值的影响

缺点

1. 非常容易过拟合
2. 因样本的扰动(即样本分布)，导致树结构剧烈改变
3. 寻找最优决策树是个NP难的问题，一般通过启发式方法