L'algoritmo dell'albero decisionale ha diversi compromessi che devono essere considerati. I principali vantaggi dell'algoritmo dell'albero decisionale è che può essere compreso facilmente e rapidamente, richiede una preparazione dei dati relativamente ridotta ed è in grado di gestire sia dati continui che categorici. Tuttavia, gli alberi decisionali sono soggetti a overfitting, in cui il modello è eccessivamente complesso e si adatta troppo strettamente ai dati di addestramento. Ciò può portare a scarse prestazioni di generalizzazione su set di dati invisibili. Inoltre, gli alberi decisionali possono essere instabili, con piccoli cambiamenti nei dati di addestramento che portano a grandi cambiamenti nella struttura dell'albero decisionale. Infine, gli alberi decisionali spesso richiedono di essere potati per ridurre l'overfitting, che può essere computazionalmente costoso.
Spiegare i compromessi di un algoritmo ad albero decisionale