决策树有哪些缺点?

  统计/机器学习 监督式学习 开放问题    浏览次数:3890        分享
0

决策树作为一个元老级的算法,是很多高级算法的基石。那么决策树有哪些缺点呢?


另外,镜像问题:k近邻算法有哪些缺点


 

吴昊通   2018-03-04 11:56



   2个回答 
3

单决策树最大的缺陷在于,无约束,容易over-fitting,往往通过剪枝(内部)或集成方法(外部)来解决此问题

SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

dzzxjl   2018-03-05 21:36

2

可能会对纯度高的特征非常依赖。导致人的行为变化,模型就会不稳定。因此,随机森林的出现解决这一问题。

同时也可以看出决策树的发展,在不断完善,从ID3到C4.5,CART

推荐阅读:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32877396

SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

betten   2018-03-04 16:21



  相关讨论

kNN算法有哪些缺点?

相比xgboost,GBDT有什么优势

随机森林(random forest)和支持向量机(SVM)各有什么优劣

tsne被忽视?tsne有什么缺点?

K Means算法有哪些缺陷、劣势?

最小二乘法与最小二乘支持向量回归的优劣

二阶优化算法比一阶的优化算法比有什么优缺点?

坐标下降法和最小角回归求取L1范数正则化问题时的优劣?

在使用PCA降维时,有哪些坑?

激活函数ReLU和Sigmoid的优劣对比

  随便看看

T检验的effect size是什么?有什么含义吗?

在jupyter后台进程没有shutdown的notebook一直会占用内存吗?

如何检验两个样本是同分布的?

lightgbm.LGBMModel和lightgbm.LGBMClassifier该用哪个?

print里的"%.2f"是什么意思?