چرا درختان تصمیم شکست می خورند (و چگونه آنها را رفع کنیم)

مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم برای کارهای یادگیری ماشینی پیش‌بینی‌کننده مانند طبقه‌بندی و رگرسیون بدون شک دارای مزایای زیادی هستند – مانند توانایی آنها در گرفتن روابط غیرخطی بین ویژگی‌ها و تفسیر بصری آنها که ردیابی تصمیم‌ها را آسان می‌کند.



منبع: machinelearningmastery.com