의사결정나무 모델의 장점과 단점

장점: 의사 결정 프로세스가 인간의 사고에 더 가깝기 때문에 모델을 그래픽으로 더 명확하게 설명할 수 있으며 연속적이고 이산적인 데이터를 처리할 수 있습니다. 고차원 데이터에 적합한 도메인 지식 및 매개변수 가정이 필요하지 않습니다.

단점:

각 기능의 표본 크기가 불균형한 데이터의 경우 정보 획득은 더 많은 값을 가진 기능에 더 편향되어 과적합되기 쉽습니다. ; 일반적으로 의사결정 학습 방법의 정확도가 다른 모델에 비해 좋지 않습니다.

의사결정 트리 의사결정 방법을 적용하려면 다음 조건을 충족해야 합니다.

(1) 의사결정자가 달성하고자 하는 명확한 목표가 있어야 합니다.

(2) 의사결정자가 선택할 수 있는 가능한 대안은 두 가지 이상입니다.

(3) 의사결정자가 통제할 수 없는 불확실한 요소가 두 가지 이상 있습니다.

(4) 다양한 요인에 따른 다양한 계획의 손익을 계산할 수 있습니다.

(5) 의사결정자는 불확실한 요인의 발생 확률을 추정할 수 있습니다.