下列哪一种情况被称为过学习现象：
A: 在训练集上A优于B，在测试集上A也优于B
B: 在训练集上A优于B，在测试集上B优于A
C: 相对于分类数据集，决策树过于简单
D: 在训练集上决策树的误差很小
A: 在训练集上A优于B，在测试集上A也优于B
B: 在训练集上A优于B，在测试集上B优于A
C: 相对于分类数据集，决策树过于简单
D: 在训练集上决策树的误差很小
举一反三
- 过拟合是指（ ）。 A: 在训练集表现非常好，但在测试集上表现很差 B: 在训练集表现非常好，但在测试集上表现也非常好 C: 在训练集表现非常差，但在测试集上表现也差 D: 在训练集表现非常差，但在测试集上表现非常好
- 一种典型的机器学习方法的设计分类器的过程包括：所使用的数据集被划分为训练集和测试集，在训练集上训练分类器，然后在测试集上评价分类器的性能。 A: 正确 B: 错误
- 过拟合在训练集上效果好，在测试集上效果差（ ）
- 通常来说，我们构建模型，使其在训练集上能够做出准确预测，如果训练集和测试集足够相似，我们预计模型在测试集上也能做出准确预测。
- 有监督学习一般分成两个阶段，在训练集上进行模型的学习，在测试集上测试模型的性能