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朴素贝叶斯算法是一种常用的分类方法,具有稳定的分类效率和较好的性能。但是,该算法在属性相关性较大时分类效果不好,需要知道先验持刻语造找概率,且先验概率取决于假设,存在一定的错误率。相比之下,决策树易于理解和解释,能载众过求够同时处理数据型和常规型属性,并且易于通过静态测试来对模型进行评测。因此,在噪声预测r小于7.5米的情况下,可以问答考虑使用决策树算法进行预测。