Почему деревья решений считаются полезным инструментом разведочного анализа данных?

Деревья решений считаются полезным инструментом разведочного анализа данных по следующим причинам:

• Гибкость. intuit.ru Метод позволяет предсказывать принадлежность объектов к определённому классу или прогнозировать значения числовых переменных. intuit.ru
• Обработка пропусков в данных. fanyv88.com Деревья решений способны обрабатывать пропуски, что важно при анализе реальных данных, так как в них могут быть ошибки и пропуски значений. fanyv88.com
• Наглядность. tepsyj.ru Метод позволяет оценить значимость входных атрибутов без изменения самого алгоритма классификации. tepsyj.ru
• Возможность оценить иерархию связей. tepsyj.ru Метод помогает определить, какие входные признаки связаны с целевым атрибутом напрямую, а какие — опосредованно. tepsyj.ru
• Не требует больших выборок. tepsyj.ru Это делает его удобным инструментом для анализа данных, так как не требуется эмпирический подбор структуры, как в случае с нейросетями. tepsyj.ru