ডিসিশন ট্রি ইন্ডাকশনের বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য রয়েছে যেগুলো নিম্নরূপ:
ডিসিশন ট্রি ইন্ডাকশন ক্লাসিফিকেশন মডেল কনস্ট্রাক্ট করার একটি ননপ্যারামেট্রিক মেথড। অন্য শব্দে, এটি ক্লাস এবং বিভিন্ন অ্যাট্রিবিউট যে প্রোব্যাবিলিটি ডিস্ট্রিবিউশন স্যাটিসফাই করে সেগুলো সম্পর্কে কোনো পূর্ব ধারণা প্রয়োজন নেই।
একটি অপ্টিমাল ডিসিশন ট্রি খুঁজে বের করা একটি NP-কমপ্লিট সমস্যা। অনেক ডিসিশন ট্রি অ্যালগরिदম হিউরিস্টিক-বেসড পদ্ধতি ব্যবহার করে তাদের সার্চ গাইড করার জন্য ব্যাপক হাইপোথিসিস স্পেসে।
কম্পিউটেশনালি ইনএক্সপেনসিভ ডিসিশন ট্রি কনস্ট্রাক্ট করার জন্য বিভিন্ন টেকনিক ডেভেলপ করা হয়েছে, যা ভালো বড় ট্রেনিং সেট সাইজ হলেও দ্রুত মডেল কনস্ট্রাক্ট করা সম্ভব করে। আরো, কারণ একটি ডিসিশন ট্রি ডেভেলপ হয়ে গেছে, টেস্ট ডেটা ক্লাসিফাই করা সম্পূর্ণ দ্রুত, ওৰ্স্ট-কেস কমপ্লেক্সিটি O(w), যেখানে w হল ট্রির সর্বোচ্চ গভীরতা।
ডিসিশন ট্রি, বিশেষ করে ছোট আকারের ট্রি, রিলেটিভলি সহজে এক্সিকিউট করা যায়। ট্রি들의 দক্ষতাও অনেক ডেটা সেটের জন্য অন্যান্য ক্লাসিফিকেশন মেথডের সাথে तুলনাযোগ্য।
ডিসিশন ট্রি ডিসক্রিট-ভ্যালুড ফাংশন লার্ন করার জন্য একটি এক্সপ্রেসিভ রিপ্রেজেন্টেশন প্রদান করে। কিন্তু সেগুলো একটি নির্দিষ্ট ধরনের বুলিয়ান সমস্যার জন্য ভালো জেনারালাইজ করে না। একটি উদাহরণ হল প্যারিটি ফাংশন, যার ভ্যালু ০ (১) যখন অড (ইভেন) সংখ্যক বুলিয়ান অ্যাট্রিবিউটের ভ্যালু True থাকে।
রিডান্ডান্ট অ্যাট্রিবিউটের উপস্থিতি ডিসিশন ট্রির কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করে না। একটি অ্যাট্রিবিউট রিডান্ডান্ট যদি এটি ডেটায় অন্য একটি অ্যাট্রিবিউটের সাথে শক্তিশালীভাবে কোরিলেটেড হয়। দুটি রিডান্ডান্ট অ্যাট্রিবিউট স্প্লিটিং-এর জন্য ব্যবহার করা যাবে না কারণ অন্যটি ইতিমধ্যে সিলেক্ট করা হয়েছে।
কিন্তু যদি ডেটা সেটে অনেক ইরিলিভান্ট অ্যাট্রিবিউট থাকে, অর্থাৎ অ্যাট্রিবিউট যেগুলো ক্লাসিফিকেশন সার্ভিসের জন্য বেনিফিশিয়াল নয়, তবে ট্রি-গ্রোইং প্রসেসের সময় কিছু ইরিলিভান্ট অ্যাট্রিবিউট অকস্মাত সিলেক্ট হতে পারে যেটি একটি ডিসিশন ট্রি ফলাফল হিসেবে আসে যা প্রয়োজন থেকে বড়। ফিচার সিলেকশন টেকনিক প্রিপ্রসেসিং-এর সময় ইরিলিভান্ট অ্যাট্রিবিউট এলিমিনেট করে ডিসিশন ট্রির এক্যুরেসি উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে।
কারণ অনেক ডিসিশন ট্রি অ্যালগরিদম টপ-ডাউন, রিকার্সিভ পার্টিশনিং মেথড ব্যবহার করে, ডেটার পরিমাণ ছোট হয়ে যায় 트리를 নিচে ট্রাভার্স করার সাথে সাথে। লিফ নোডসে, ডেটার পরিমাণ statistically সিগনিফিক্যান্ট ডিসিশন করার জন্য খুব ছোট হতে পারে ক্লাস ডেসক্রিপশন নোডের জন্য। এটিকে ডেটা ফ্র্যাগমেন্টেশন প্রॉব্লেম বলা হয়। একটি সম্ভাব্য সমাধান হল আরও স্প্লিটিং ডিসঅ্যালো করা যখন ডেটার পরিমাণ একটি নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ডের নিচে পড়ে।
একটি সাবট্রি একাধিকবার রিপিট হতে পারে একটি ডিসিশন ট্রিতে। এটা ডিসিশন ট্রিকে প্রয়োজন থেকে বেশি কমপ্লেক্স এবং সম্ভবত এক্সিকিউট করার জন্য আরও জটিল করে দেয়। বিভিন্ন সिचুয়েশন ডিসিশন ট্রি এক্সিকিউশন থেকে উদ্ভূত হতে পারে যা একটি একক অ্যাট্রিবিউট টেস্ট কন্ডিশনে প্রতিটি ইন্টারনাল নোডে নির্ভর করে।
কিছু ডিসিশন ট্রি অ্যালগরিদম ডিভাইড-এন্ড-কঙ্কর পার্টিশনিং পদ্ধতি ব্যবহার করে, একই টেস্ট কন্ডিশন একাধিক অংশে অ্যাট্রিবিউট স্পেসে ব্যবহার করা যেতে পারে, তাই সাবট্রি রেপ্লিকেশন ইস্যুতে ওঁকার।
