决策树 基础论述
2024-07-30 20:03:58 219人阅读
优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据。
缺点:可能会产生过度匹配问题。适用数据类型:数值型和标称型
2. K-近邻算法可以完成很多分类任务,但是它最大的缺点就是无法给出数据的内在含义,决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解。
决策树 基础论述
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