《表3 各数据集上的运行时间Tab.3 Running time on each data set》

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《采用口袋算法构造的多类别决策树模型》

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各模型在各数据集上的运行时间（t），如表3所示.由表3可知:二叉树与多叉树由于基本理论近似，所以时间的量级相同.由于经典单变量决策树算法在边界搜索中是遍历式的精确搜索，但是对全数据集仅遍历一次，所以当数据集样本数和特征数均较小时，运算速度比口袋算法建立的决策树要快一些.而当数据的特征与样本数较大时，花费时间会随之增长，且增长速度比口袋算法的决策树快，可以认为，在速度上口袋算法构造的多变量决策树具有速度优势.