决策树分析法是指分析每个决策或事件（即自然状态）时，都引出两个或多个事件和不同的结果，并把这种决策或事件的分支画成图形，这种图形很像一棵树的枝干，故称决策树分析法。
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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本文概览：决策树分析法是指分析每个决策或事件（即自然状态）时，都引出两个或多个事件和不同的结果，并把这种决策或事件的分支画成图形，这种图形很像一棵树的枝干，故称决策树分析法。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