super-decision免费吗
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决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。
决策树的优缺点：
优点：
1) 可以生成可以理解的规则。
2) 计算量相对来说不是很大。
3) 可以处理连续和种类字段。
4) 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要
缺点：
1) 对连续性的字段比较难预测。
2) 对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。
3) 当类别太多时，错误可能就会增加的比较快。
4) 一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。
决策树的优缺点：
优点：
1) 可以生成可以理解的规则。
2) 计算量相对来说不是很大。
3) 可以处理连续和种类字段。
4) 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要
缺点：
1) 对连续性的字段比较难预测。
2) 对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。
3) 当类别太多时，错误可能就会增加的比较快。
4) 一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。
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