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.级别划分较多的属性不会影响模型效果
B.在某些噪音较大的分类或回归问题上不会过拟合
C.每次学习使用不同训练集,一定程度避免过拟合
D.能够处理高纬度的数据,并且不做特征选择
A.使用前向特征选择方法
B.使用后向特征排除方法
C.我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征
D.查看相关性表,去除相关性最高的一些特征