2021-04-17 阅读量: 1076
优点：
1.概念简单，计算复杂度不高，可解释性强，输出结果易于理解；
2.数据的准备工作简单， 能够同时处理数据型和常规型属性，其他的技术往往要求数据属性的单一。
3.对中间值得确实不敏感，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征；
4.应用范围广，可以对很多属性的数据集构造决策树，可扩展性强。决策树可以用于不熟悉的数据集合，并从中提取出一些列规则 这一点强于KNN。
缺点：
1.容易出现过拟合；
2.对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。
3. 信息缺失时处理起来比较困难。 忽略数据集中属性之间的相关性。
