决策树的优点

本文阐述了决策树算法在数据挖掘领域的独特优势,包括易理解性、数据准备的简化、处理不同类型属性的能力、透明度高、易于评估模型以及处理大规模数据的能力。
 决策树的优点

相对于其他数据挖掘算法,决策树在以下几个方面拥有优势:

  • 决策树易于理解和实现. 人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
  • 对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的 . 其他的技术往往要求先把数据一般化,比如去掉多余的或者空白的属性。
  • 能够同时处理数据型和常规型属性。 其他的技术往往要求数据属性的单一。
  • 是一个白盒模型如果给定一个观察的模型,那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。
  • 易于通过静态测试来对模型进行评测。 表示有可能测量该模型的可信度。
  • 在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
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