逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等算法的缺点

逻辑回归：
- 对于非线性关系的建模效果不好
- 对于多分类问题需要使用多个逻辑回归模型或其他方法进行处理
- 对于特征之间存在多重共线性的情况，模型的结果会变得不稳定或者不准确

支持向量机：
- 对于大规模数据集计算复杂度较高
- 对于非线性关系的建模需要使用核函数，但是核函数的选择需要根据问题来决定，选择不当会导致模型的准确度下降
- 对于数据噪声比较大的情况容易受到干扰，因此需要进行数据清洗和预处理

决策树：
- 对于特征空间分布较为复杂的情况，建模效果不好
- 对于数据存在噪声和缺失值的情况，决策树容易受到影响，导致建模效果不佳
- 由于决策树容易过拟合，因此需要采取一些方法进行剪枝操作

随机森林：
- 对于多分类问题需要使用多个随机森林模型或其他方法进行处理
- 对于大规模数据集计算复杂度较高
- 随机森林中的树的个数越多，模型的计算时间会越长
- 对于存在缺失值的数据，随机森林会对缺失值进行插补操作，但是插补方法不当会影响模型的准确度