1樓：帳號已登出
一、 決策樹優點。
1、決策樹易於理解和解釋，可以視覺化分析，容易提取出規則。
2、可以同時處理標稱型和數值型資料。
3、測試資料集時，執行速度比較快。
4、決策樹可以很好的擴充套件到大型資料庫中，同時它的大小獨立於資料庫大小裂首。
二、決策樹缺點。
1、對缺失資料處理比較困難。
2、容易出現過擬合問題。
3、忽略資料集中屬性的相互關聯。
4、id3演算法計算資訊增益時結果偏向數值比較多的特徵。
三、改進措施。
1、對決策樹進行剪枝。可以採用交叉驗證法和加入正則化的方法。
2、使用基於決策樹的combination演算法，如bagging演算法，randomforest演算法，可以解決過擬合的問題。
三、應用領域。
企業管理實踐，企業投資決策，由於決策樹很好的分析能力，在決策過程應用較多。
knn演算法。
一、knn演算法的優點。
2、knn理論簡單，容易實現。
二、knn演算法的缺點。
1、對於樣本容肆源凳量大的資料集計算量比較大。
2、樣本不平衡時，**偏差比較大。如：某一類的樣本裂旅比較少，而其它類樣本比較多。
3、knn每一次分類都會重新進行一次全域性運算。
4、k值大小的選擇。
三、knn演算法應用領域。
文字分類、模式識別、聚類分析，多分類領域。
支援向量機(svm)
2樓：陌路丿看風景
python寫演算法不好；首先，python對歷數於底層操作得抽象使得野尺vectorization(向量化)計算效能提肢脊首公升方法，不能一步實現。
3樓：祝福友友幸福安康
python寫演算法不好的原因如下：對於底層操作得抽象使得vectorization(向量化)計算效能提公升方法，不能一步實現。在純python**中，我們不能除以元素均為float型別資料得列表，只能每次除以其中得乙個元素，這就是不能向量化。
當然，這個問題可以通過使用類似numpy這樣得外部衡備棚庫新增向量化操作來解決。其次，python對於底層操作滾租得抽象使得基於使用l1/l2層cache來儲存資料用於下次運算的效能優化方法不能實現。pythongarbage_collect機制，使得資料在記憶體中不得到最優排列，這產生了許多記憶體碎片，進而會引發以下這種情況，如果某次資料傳遞完全利用了bus得頻寬，但因為記憶體咐則碎片造成了一次原算所需資料得缺失，所以本次運算會被丟棄，還要至少再重發一次資料，這就造成了資料傳送時間得延長，也會造成效能下降。
祝您生活愉快，謝謝提問
哪個python編輯器可以提示，寫python程式什麼編輯器最好用？
沒有美味的白日夢 先確認你係統上安裝了python idle或者其他的 編輯器，例如vim eclipse with pydev sublime text komodo edit pycharm wing pyscripter the eric python ide 在debian ubuntu l...
python模組是類嗎，Python開發中常用的模組有哪些？
模搏盯塊可以理解為就是乙個py檔案，而類則只是你建立的乙個物件而已，乙個模組中可以有多個類。在python程式中，每個。py檔案都可以視為乙個模組，通過在當前。py檔案中匯入其它。py檔案，可以使用被匯入檔案中定義的內容，例如類 變數 函式等。python中的模組可分為三類，分別是內建模組孝銀漏 第...
Python適合做什麼，python主要可以做什麼？
python雖然簡單，但是其被廣泛的引用在多個領域。大多數人都聽過人工智慧和資料科學兩個未來前沿的就業方向。但是這兩個方向從技術層面還沒有完全實現，因此目前python開發者主要的應用以及就業方向如下。 web開發。web開發是目前python應用最為多的乙個方面，主要從事 開發工作。其就業崗位有後...