决策树分析法是怎样的

决策树分析法是指分析每个决策或事件(即自然状态)时,都引出两个或多个事件和不同的结果,并把这种决策或事件的分支画成图形,这种图形很像一棵树的枝干,故称决策树分析法。
优点:
1) 可以生成可以理解的规则;
2) 计算量相对来说不是很大;
3) 可以处理连续和种类字段;
4) 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。
缺点:
1) 对连续性的字段比较难预测;
2) 对有时间顺序的数据,需要很多预处理的工作;
3) 当类别太多时,错误可能就会增加的比较快;
4) 一般的算法分类的时候,只是根据一个字段来分类。
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