评估算法

优点

不足

逻辑回归(Logistic回归模型)

既能处理分类问题也能处理概率问题

只能用于线性问题的解决；容易欠拟合，且在特征空间比较大时性能比较差

支持向量机(SVM模型)

处理小样本能力强；能够解决非线性问题并具有泛化能力，找出的解是全局中的最优解

对异常值不敏感；训练数据过大时会占用大量计算资源

决策树(C5.0模型)

处理速度更加快速；能够自动归并自变量中的类别，使其显著性达到最大

无法处理缺失值；忽略集中属性的相互关联；易出现过拟合问题