В чём преимущества использования деревьев решений в машинном обучении?

Некоторые преимущества использования деревьев решений в машинном обучении:

• Простота и интерпретируемость. sky.pro Деревья решений легко понять и интерпретировать, даже для людей без глубоких знаний в машинном обучении. sky.pro Это делает их отличным инструментом для объяснения моделей и принятия решений на основе данных. sky.pro
• Отсутствие необходимости в нормализации данных. sky.pro Деревья решений не требуют нормализации или масштабирования признаков. sky.pro Это упрощает процесс подготовки данных и делает модель более гибкой. sky.pro
• Работа с пропущенными значениями. sky.pro Деревья решений могут обрабатывать пропущенные значения без необходимости их предварительной обработки. sky.pro Это делает их удобным инструментом для работы с реальными данными, которые часто содержат пропуски. sky.pro
• Возможность работать с разными видами переменных. gb.ru Деревья решений позволяют анализировать как числовые, так и категориальные данные. gb.ru
• Устойчивость к выбросам. www.geeksforgeeks.org Поскольку деревья решений разделяют пространство объектов на области на основе значений объектов, выбросы, как правило, оказывают минимальное влияние на общую производительность модели. www.geeksforgeeks.org