下面有关决策树剪枝的说法错误的是？
A: 决策树剪枝的目的是为了减少训练过程的过拟合，从而提升决策树模型的准确性。
B: 决策树剪枝可以放在决策树的构造过程（预剪枝），也可以等决策树模型全部建立后再做（后剪枝）。
C: 决策树剪枝的依据是看某层某个非叶节点转换成叶节点后，训练样本集的检验准确度是否提升。
D: 决策树剪枝符合Occam剃刀原理（即机器学习模型越简单越好）。
A: 决策树剪枝的目的是为了减少训练过程的过拟合，从而提升决策树模型的准确性。
B: 决策树剪枝可以放在决策树的构造过程（预剪枝），也可以等决策树模型全部建立后再做（后剪枝）。
C: 决策树剪枝的依据是看某层某个非叶节点转换成叶节点后，训练样本集的检验准确度是否提升。
D: 决策树剪枝符合Occam剃刀原理（即机器学习模型越简单越好）。
举一反三
- 下面有关决策树剪枝的说法错误的是() A: 决策树的深度并非越大越好 B: 决策树剪枝的目的是为了降低模型复杂度,从而避免决策树模型过拟合 C: 决策树剪枝可以放在决策树的构造过程中(预剪枝),也可以等决策树模型全部建立后再做(后剪枝) D: 决策树后剪枝的依据是看某层某个非叶子节点转换成叶子节点后, 模型在训练样本集上的准确度是否提升
- 下列关于决策树剪枝的论述不正确的是 A: 决策树剪枝主要是防止欠拟合 B: 决策树算法会产生层数太多，节点数过多的树，因此需要对树进行剪枝处理 C: 预剪枝会依据节点的不纯度设置阈值从而决定是否分裂 D: 后剪枝使用自定义的整体损失函数衡量决策树的优劣，对比剪枝前后的决策树决定是否实施剪枝操作
- 决策树的剪枝是为了防止树的过拟合，增强其泛化能力。包括预剪枝和后剪枝。（ ）
- 关于决策树的说法中正确的是（ ） A: 决策树算法的基础是二叉树，但不是所有的决策树都是二叉树，还有可能是多叉树 B: 常见的决策树剪枝有先剪枝和后剪枝 C: 决策树使用训练数据集进行预测，通过结果比对评估决策树模型 D: 决策树中包含根节点、分裂节点和叶节点
- 后剪枝是在决策树生长完成之后，对树进行剪枝。