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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。
参考答案和解析
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考题
对应GradientBoostingtree算法，以下说法正确的是()1.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合2.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合3.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低variance4.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低biasA.2和4B.2和3C.1和3D.1和4
考题
对应GradientBoostingtree算法,以下说法正确的是:( )
A.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合B.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合C.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低varianceD.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低bias
考题
我们可以用哪种方式来避免决策树过度拟合的问题？（）A、利用修剪法来限制树的深度B、利用盆栽法规定每个节点下的最小的记录数目C、利用逐步回归法来删除部分数据D、目前并无适合的方法来处理这问题
考题
给出下列结论： （1）在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好； （2）在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好； （3）在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好； （4）在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越宽，说明模型的拟合精度越高。 以上结论中，正确的有（）个A、1B、2C、3D、4
考题
多选题以下有关随机森林算法的说法正确的是（）A随机森林算法的分类精度不会随着决策树数量的增加而提高B随机森林算法对异常值和缺失值不敏感C随机森林算法不需要考虑过拟合问题D决策树之间相关系数越低、每棵决策树分类精度越高的随机森林模型的分类效果越好
考题
多选题我们可以用哪种方式来避免决策树过度拟合的问题？（）A利用修剪法来限制树的深度B利用盆栽法规定每个节点下的最小的记录数目C利用逐步回归法来删除部分数据D目前并无适合的方法来处理这问题
考题
判断题在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。A
对B
错
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