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1、决策树算法易理解，机理解释起来简单。
2、决策树算法可以用于小数据集。
3、决策树算法的时间复杂度较小，为用于训练决策树的数据点的对数。
4、相比于其他算法智能分析一种类型变量，决策树算法可处理数字和数据的类别。
5、能够处理多输出的问题。
6、对缺失值不敏感。
7、可以处理不相关特征数据。
8、效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。
2022-03-30 22:42:48赞同 展开评论 打赏
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