决策树三种算法优缺点 既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？
既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？
这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。
如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。
以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。
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决策树法的优缺点？
传统统计方法中决策树的优缺点如下：
1。它可以生成可理解的规则；
2。计算量相对较小；
3。它可以处理连续和类型字段；
4。它可以清楚地显示哪些字段更重要。缺点：1。连续场的预测比较困难。对于具有时间序列的数据，需要进行大量的预处理。当类别太多时，错误可能会增加得更快。一般算法在分类时，只根据一个字段进行分类。决策树方法具有组织清晰、程序严谨、定性与定量分析相结合、方法简单、易于掌握、适用性强、应用广泛等优点。人们逐渐认识到在进行投资方案比选时，考虑时间因素，建立时间可比性原则和条件的重要性。在当今社会经济活动中，竞争日趋激烈。现代企业的经营方向面临着多种选择。如何利用最少的资源赢得最大的利润，最大限度地降低经营风险，是企业决策者经常面临的决策问题。决策树方法可以帮助企业决策者分析企业经营风险和风险经营方向。随着经济的不断发展，需要决策的企业数量必然会不断增加，决策质量的提高有赖于科学的决策方法。如果企业的决策水平提高了，企业的管理水平就一定会提高。
决策树法的优缺点？
1. 决策树分析方法能显示决策过程，形象具体，容易发现问题。1决策树分析可以将风险决策的各个环节联系起来，形成一个统一的整体，有利于决策过程中的思考，便于比较各种方案的优劣。三。决策树分析可用于定性分析和定量计算。
决策树分析法的决策准则是什么？
决策树是一种基于已知各种情况发生概率的决策分析方法，通过构造决策树，计算净现值期望值大于或等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性。它是一种直观地运用概率分析的图解方法。决策树的优点和缺点：1）能够生成可理解的规则。
2）计算量相对较小。
3）您可以处理连续字段和类型字段。
4）决策树可以清楚地显示哪些字段更重要。缺点：1）难以预测连续场。2） 对于具有时间序列的数据，需要进行大量的预处理。3） 当类别太多时，错误可能会增加得更快。4） 一般算法分类，只根据一个字段进行分类。
决策树的优缺点是什么啊？
决策树方法是管理者和决策分析人员经常使用的有效决策工具。它有以下优点：
1。决策树列出了决策问题的所有可行方案和各种可能的自然状态，以及每种可行方法在各种状态下的期望值。
2. 它能直观地显示整个决策问题在不同时间和顺序阶段的决策过程。
3. 应用于复杂的多阶段决策时，阶段性明显，层次明确，便于决策机关集体研究，并能慎重考虑各种因素，有利于正确决策。当然，决策树方法并不完善，它也有一些缺点，如使用范围有限，不能适用于一些不能用数量表示的决策；对各种方案发生概率的确定有时是主观的，可能导致决策失误；等等。
决策树法适合什么决策？
决策树方法是用树形图表示决策过程。树形图一般由决策点、方案分支、自然状态点、概率分支和结果点组成。树形图显示了两个不同的决策环节，一个是主观决策环节，另一个是客观决策环节。决策树方法适合于风险决策。
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