决策树算法的应用场景 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。

决策树算法的应用场景 决策树三种算法 决策树算法原理

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