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决策树 Decision Tree

  • 简介

    • 原理:通过一层一层的逻辑分支判断最终的结果

    • 分类:监督学习

  • 优势

    • 可解释性强、逻辑简单

    • 可以拟合非线性的模型

    • 执行效率高

    • 二分类和多分类问题都可以解决

  • 缺点

    • 容易过拟合

    • 不能学习属性间的关系

    • 不支持在线学习,新样本出现之后需要重建树


Airy
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