Основные преимущества использования деревьев решений в машинном обучении:

• Простота и интерпретируемость. 1 Деревья решений легко понять и интерпретировать, даже для людей без глубоких знаний в машинном обучении. 1
• Отсутствие необходимости в нормализации данных. 1 Деревья решений не требуют нормализации или масштабирования признаков, что упрощает процесс подготовки данных и делает модель более гибкой. 1
• Работа с пропущенными значениями. 1 Деревья решений могут обрабатывать пропущенные значения без необходимости их предварительной обработки. 1
• Определение наиболее значимых условий. 2 Алгоритм дерева решений помогает оценить важность признака, то есть найти такие условия, которые важнее всего для заданной цели исследования. 2
• Увеличение надёжности результата. 2 Дерево решений помогает сформировать максимально подходящую под все условия выборку или сделать самый точный прогноз на основе имеющихся данных. 2