决策树是一个能给商务分析师、项目经理，以及所有项目的决策者，提供决策帮助的重要工具，通过用户提供的不同符号和图形设计元素等，设计出相应的方案，用户就可以看到每一个行运中的利与弊，方便决策者在不同的行动之间进行选择。下面就来看看决策树适用范围是什么吧。
决策树决策树适用范围
现在决策树已经比较成熟，也运用到了各个不同的领域中，其中有人工智能、医疗诊断、规划理论、认知科学以及工程、数据挖掘等等。毕竟只有科学的决策是实践的基础，也是管理者的重要职责之一。例如在实践中，已经制定出很多可行性的方案，而且企业内、外部环境等条件都掌握，却还是有相对不确定的因素存在。执行每一个方案都会有不同的结果，对决策者来说有胜算也有风险，所以采用决策树来解决这些问题，应该是比较明智的选择。
决策树的优势
建立决策树模型过程中比较简单，而且算法、决策规则很容易理解。采用决策树模型可以给用户提供可视化和直观化，全面掌握具体情况。决策树的应用范围比较广，无论是分类还是回归，都是可以使用决策树，同时还能根据类别进行不同的分类。决策树即可以处理数值型的样本，还能处理连续的样本。
决策树适用范围和决策树的优势，大家已经有了了解。虽然决策树有很多的优势，当然也有它的一些缺点，决策树总是会在训练数据时，出现比较复杂的结构，就需要进行大量的过拟合。不过用户可以通过剪枝的方式，来缓解过拟合，例如限制树的高度，或者是规定叶子节点中的最少样本数量等等。
