中国大学MOOC: 有关决策树过拟合的说法，错误的是？
举一反三
- 中国大学MOOC: 下面有关决策树剪枝的说法错误的是？
- 中国大学MOOC: 过拟合发生在模型太过偏向训练数据时，对于决策树可以采用修剪的方法阻止过拟合。
- 中国大学MOOC: 关于欠拟合与过拟合，以下哪种说法是不正确的
- 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。
- 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。