Некоторые преимущества Decision Tree Regression по сравнению с другими алгоритмами регрессии:

• Интерпретируемость. 12 Правила решений, полученные с помощью алгоритма, легко понять и визуализировать. 1 Это удобно, например, в сферах финансов или здравоохранения. 1
• Возможность моделировать нелинейные взаимосвязи. 12 В отличие от линейных моделей, деревья решений могут представлять сложные границы решений, что делает их подходящими для наборов данных с замысловатыми шаблонами. 1
• Отсутствие необходимости масштабирования признаков. 1 Деревья решений не чувствительны к масштабу признаков, поэтому нет необходимости в их масштабировании (например, нормализации или стандартизации). 1
• Работа с числовыми и категориальными данными. 13 Деревья решений могут обрабатывать оба типа признаков без необходимости в одноочном кодировании или других методах предварительной обработки. 1
• Устойчивость к выбросам. 1 Поскольку деревья решений разбивают пространство признаков на регионы на основе значений признаков, выбросы оказывают минимальное влияние на общую производительность модели. 1