决策树分类器优缺点有哪些【面试题详解】

今天爱分享给大家带来决策树分类器优缺点有哪些【面试题详解】，希望能够帮助到大家。
优点：
1）不需要任何领域知识或参数假设。
2）适合高维数据。
3）简单易于理解。
4）短时间内处理大量数据，得到可行且效果较好的结果。
5）能够同时处理数据型和常规性属性。

缺点：
1）对于各类别样本数量不一致数据，信息增益偏向于那些具有更多数值的特征。
2）易于过拟合。
3）忽略属性之间的相关性。
4）不支持在线学习。