决策树模型在应用中常面临以下三个核心问题,这些问题直接影响模型的性能和实用性:
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过拟合风险
决策树易通过复杂的分支结构拟合训练数据,导致泛化能力下降。例如ID3算法仅依赖信息增益选择特征,可能过度依赖高频特征,而C4.5通过信息增益比或CART的基尼指数可缓解此问题。
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特征选择偏向性
信息增益等指标可能偏好取值较多的特征,造成数据倾斜。例如在分类问题中,高频特征可能主导树结构,忽略低频但重要的特征,从而降低模型准确性。
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连续值与多分类处理困难
传统决策树算法(如ID3、C4.5)主要针对离散特征和二分类问题,处理连续值或多分类问题时需额外设计(如CART支持多分类,但信息增益比需调整)。
总结 :决策树需通过剪枝、特征选择优化或算法改进(如CART)来平衡拟合与泛化能力,同时需注意数据预处理以适应不同类型问题。