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决策树法的缺点是什么?

帮考网校2020-07-30 17:00:44
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决策树法的缺点包括:

1. 容易过拟合:决策树容易对训练数据过拟合,导致对新数据的预测效果不佳。

2. 不稳定性:决策树对于输入数据的微小变化非常敏感,这可能导致不同的数据集生成不同的决策树。

3. 忽略属性之间的相关性:决策树算法通常假设属性之间是独立的,而忽略了属性之间的相关性,这可能导致决策树的预测效果不佳。

4. 对连续型变量处理困难:决策树算法通常只能处理离散型变量,对于连续型变量处理较为困难。

5. 不适合处理高维数据:决策树算法的计算复杂度随着属性数量的增加而增加,因此不适合处理高维数据。
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