В чем заключаются преимущества и недостатки использования Decision Tree Classifier в машинном обучении?

Преимущества использования Decision Tree Classifier в машинном обучении:

• Интерпретируемость. 13 Деревья решений легко понять и интерпретировать, даже для людей без глубоких знаний в машинном обучении. 3
• Отсутствие необходимости в нормализации данных. 3 Деревья решений не требуют нормализации или масштабирования признаков. 3 Это упрощает процесс подготовки данных и делает модель более гибкой. 3
• Работа с пропущенными значениями. 3 Деревья решений могут обрабатывать пропущенные значения без необходимости их предварительной обработки. 3

Недостатки использования Decision Tree Classifier в машинном обучении:

• Риск переобучения. 3 Деревья решений склонны к переобучению, особенно если они имеют большую глубину. 3 Переобучение может привести к плохой производительности на новых данных. 3
• Чувствительность к изменениям в данных. 3 Небольшие изменения в данных могут привести к значительным изменениям в структуре дерева. 3 Это делает модель менее стабильной и предсказуемой. 3
• Ограниченная способность к обобщению. 3 Деревья решений могут плохо обобщать данные, особенно если они содержат много шума. 3 Это может привести к снижению точности модели на новых данных. 3