首先,该算法存在一定的缺陷,其中一个主要问题是缺乏伸缩性。由于采用深度优先搜索的方式,该算法的性能受到内存大小的限制,难以处理大规模训练集。其次,对于大型数据集或使用各种改进算法(如离散化、采样)处理连续值时,不仅会增加分类算法的计算量,而且还会降低分类的准确性。连续场通常难以进行准确的预测,尤其是当类别数量过多时。


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