有关决策树过拟合的说法，错误的是？? 可以使用剪枝的方法减少决策树的复杂度|当出现过拟合时，因为对训练样本的拟合比较好，因此对新样本的预测效果好。|可能是决策树的深度变大了|决策树的训练样本拟合误差小，但检验样本的泛化误差比较大。
举一反三
- 有关决策树过拟合的说法，错误的是？ A: 决策树的训练样本拟合误差小，但检验样本的泛化误差比较大。 B: 可能是决策树的深度变大了 C: 可以使用剪枝的方法减少决策树的复杂度 D: 当出现过拟合时，因为对训练样本的拟合比较好，因此对新样本的预测效果好。
- 有关决策树过拟合的说法，错误的是？ A: 决策树的训练样本拟合误差小，但检验样本的泛化误差比较大。 B: 可能是决策树的深度变大了 C: 可以使用剪枝的方法减少决策树的复杂度 D: 当出现过拟合时，因为对训练样本的拟合比较好，因此对新样本的预测效果好。
- 有关决策树过拟合的说法，错误的是？ A: 决策树的训练样本拟合误差小，但检验样本的泛化误差比较大。 B: 可能是决策树的深度变大了 C: 可以使用剪枝的方法减少决策树的复杂度 D: 当出现过拟合时，因为对训练样本的拟合比较好，因此对新样本的预测效果好。
- 下面有关过拟合的认识错误的是？ A: 过拟合是因为训练样本太多了，把训练样本的规律都拟合进去了，因此检测样本的准确率也很高。 B: 减少过拟合的方法可以通过降低决策树的复杂度，例如减少决策树的深度。 C: 判断模型是否过拟合可以看随着训练的增加，学习到的模型准确度高了，但检测样本的准确率下降。 D: 分类算法都可能会遇到过拟合现象。
- 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。（ ）