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： 570
  机器学习面试也能刷题？
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面经 问答 实战

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面经 问答 实战

betten   2018-03-04 16:21



  相关主题

随机森林(random forest)和支持向量机(SVM)各有什么优劣   1回答

kNN算法有哪些缺点？   6回答

最小二乘法与最小二乘支持向量回归的优劣   4回答

相比xgboost，GBDT有什么优势   2回答

K Means算法有哪些缺陷、劣势？   4回答

二阶优化算法比一阶的优化算法比有什么优缺点？   0回答

在使用PCA降维时，有哪些坑？   6回答

激活函数ReLU和Sigmoid的优劣对比   4回答

如果采用非等权重的方法集成一个随机森林，会表现得更好嘛？   1回答

随机森林中增加树的数量对于偏差和方差的影响   2回答

关于knn算法中kd树的问题   1回答

决策树怎么做增量学习或者online学习？   1回答

回答问题时需要注意什么?

我们谢绝在回答前讲“生动”的故事。

我们谢绝“这么简单，你自己想”、“书上有的，你认真看”这类的回答；如果你认为对方的提问方式或者内容不妥，你可以直接忽略该问题，不用进行任何作答，甚至可以对该问题投反对票。

我们谢绝答非所问。

我们谢绝自己不会、硬要回答。

我们感激每一个用户在编写答案时的努力与付出！