مزایای و معایب استفاده از درخت تصمیم گیری را توضیح دهید
درخت تصمیم یک روش یادگیری ماشین محبوب است که برای هر دو وظایف طبقه بندی و بازگشت استفاده می شود. این یک نوع الگوریتم یادگیری تحت نظارت است که با تقسیم مجموعه داده به زیر مجموعه های کوچکتر و سپس ساخت یک مدل درخت از این زیر مجموعه ها کار می کند. در زیر مزایا و معایب استفاده از یک درخت تصمیم ذکر شده است. مزایا: 1. آسان برای درک: درخت تصمیم ساده و آسان برای درک است، حتی برای افرادی که سابقه ای در تجزیه و تحلیل داده ها یا یادگیری ماشین ندارند. 2. شفاف: درخت تصمیم توضیح و شفافیت روشن را فراهم می کند، به عنوان مثال می توانیم ببینیم که چگونه مدل از طریق نمایش گرافیکی درخت به پیش بینی رسیده است. 3. مدیریت داده های دسته بندی: درخت تصمیم می تواند داده های دسته بندی شده و عددی را مدیریت کند. 4. پردازش داده های کمتری مورد نیاز: درخت تصمیم گیری پیچیده نیاز به عوامل بیش از حد دارد، به عنوان مثال، داده های گمشده بر روی مجموعه