Некоторые 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 Это делает их отличным инструментом для объяснения моделей и принятия решений на основе данных. 1
• Отсутствие необходимости в нормализации данных. 1 Деревья решений не требуют нормализации или масштабирования признаков. 1 Это 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 Это делает их удобным инструментом для работы с реальными данными, которые часто содержат пропуски. 1
• Возможность работать с разными видами переменных. 2 Деревья решений позволяют анализировать как числовые, так и категориальные данные. 2
• Устойчивость к выбросам. 5 Поскольку деревья решений разделяют пространство объектов на области на основе значений объектов, выбросы, как правило, оказывают минимальное влияние на общую производительность модели. 5