12-7 决策树的局限性

  1. 决策树的边界都是与某个轴平行的。

    场景1:

    对于图中这样的数据点,决策树给出的决策边界可能是中间这样的,而右边这样的决策边界可能是更好的

    场景2:

    对于这些情况可以很好的划分,但如果对数据稍微做一些旋转,划分结果就不一样了,

  2. 高度依赖于参数,对样本敏感

  3. 在之前的训练中得到这样的决策边界

    但如果去掉其中一个点,可能就会得到这样的的决策边界

决策树本身并不能很好的分类,但它是决策森林的基础。使用决策森林能得到很好的结果。

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