Decision Tree

• может описывать нелинейные зависимости
• Используется жадная оптимизация, поэтому не оптимально
• жестко переобучается если его не ограничивать

Хорошо работает с пропусками в данных
Есть вероятность отправить вправо, а есть вероятность отправить влево.
Можно даже обучать на таких данных: отправить объект и вправо и влево, но изменятся нормировочные константы, так как T и F начнут пересекаться.
Split data in tree
Decision Tree as Linear models
Decision Tree construction algorithms
Нужно ли нормировать данные в Decision Tree
Information criteria for Decision Tree