 Bir karar ağacı algoritmasının ödünleşimlerini açıklayın
Karar ağacı algoritması, dikkate alınması gereken birkaç değiş tokuşa sahiptir. Karar ağacı algoritmasının temel avantajları, kolay ve hızlı bir şekilde anlaşılabilmesi, nispeten az veri hazırlığı gerektirmesi ve hem sürekli hem de kategorik verileri işleyebilmesidir. Ancak karar ağaçları, modelin aşırı derecede karmaşık olduğu ve eğitim verilerine çok yakından uyduğu durumlarda, fazla uydurmaya eğilimlidir. Bu, görünmeyen veri kümelerinde zayıf genelleme performansına yol açabilir. Ek olarak, eğitim verilerindeki küçük değişiklikler karar ağacının yapısında büyük değişikliklere yol açarak karar ağaçları kararsız olabilir. Son olarak, hesaplama açısından pahalı olabilen fazla uydurmayı azaltmak için karar ağaçlarının genellikle budanması gerekir.