三種決策樹的優缺點圖表？

決策樹的優點

相對于其他數據挖掘算法，決策樹在以下幾個方面擁有優勢：

? 決策樹易于理解和實現. 人們在通過解釋后都有能力去理解決策樹所表達的意義。

? 對于決策樹，數據的準備往往是簡單或者是不必要的 . 其他的技術往往要求先把數據一般化，比如去掉多余的或者空白的屬性。

? 能夠同時處理數據型和常規型屬性。其他的技術往往要求數據屬性的單一。

? 在相對短的時間內能夠對大型數據源做出可行且效果良好的結果。

? 對缺失值不敏感

? 可以處理不相關特征數據

? 效率高，決策樹只需要一次構建，反復使用，每一次預測的最大計算次數不超過決策樹的深度。

決策樹的缺點

1)對連續性的字段比較難預測。

2)對有時間順序的數據，需要很多預處理的工作。

3)當類別太多時，錯誤可能就會增加的比較快。

4)一般的算法分類的時候，只是根據一個字段來分類。

5)在處理特征關聯性比較強的數據時表現得不是太好