一：决策树的缺点

1.如果你的边界很光滑动，决策树不会很好用。也就是说当你有不连续的实例时，决策树才表现最好。

2. 如果有很多不相关的变量，决策树表现的不好。决策树的工作是通过找到变量间的相互作用。

3. 数据框架：树的每次分裂都减少了数据集。有意地创造分裂将会潜在地引进偏差（bias）

4. 高方差和不稳定性：运用贪婪策略到决策树方差，找到树的正确的开始点会影响最终的结果。也就是说早期的小的改变，之后都会有大的影响。所以，如果，举个例子，从你的世界里找出两个不同的样例，两个样例的开始点将会很不同。

（可能会有不同的方差）这会导致完全不同的结果。

 

5.不稳定性。扰乱一点，改动一点值，决策树就会改变。我们想要我们的分类器对噪声是健壮的，所以这不是我们期望的。

 

6.决策树不会给你正确的答案，它会给你许多可能的答案。改变树的根结点，从另一个变量开始，你可能会得到不同的树，哪个是对的呢？

 

7. 改变the size of bins，即划分连续属性的段的大小。比如年龄从0-200，你可以划分为1-10,11-20，这时size of bins是10. 如果你划分成1-20,21-40,那么size of bins 是20.

 

8.改变random seed 随机种子也会改变决策树。对另一个样例重复这个过程，你将会得到另一个树。自己做足够的排列，你将会得到你的树。

 

9.树的算法，通常使用卡方检验(chi-square) 去决定任何特定分裂的影响。但是即使在决定之前，算法已经尝试了多个变量的组合去找到最好的分裂。

参考资料：https://www.quora.com/What-are-the-disadvantages-of-using-a-decision-tree-for-classification