決定木のパフォーマンス

Question

決定木はいつうまく機能しますか。私は決定木に基づくモデルとロジスティック回帰を用いたモデルを比較したグラフをプロットしました。意思決定ツリーはモデルの構築に時間がかかり、LRclassifierは時間がかかりませんでした。さらに、ロジスティックのfスコアはこのモデルの意思決定ツリー以上です。だから私は決定木をいつ使うべきかを知りたい。

Answer 1

通常、モデルは一回限りの初期設定として生成し、それを使用してデータの新しいインスタンスを分類します。したがって、リアルタイムデータやそのようなシナリオを使用して動的に生成する必要がない限り、ツリーを生成するのにかかる時間についてあまり心配する必要はありません。