决策树过拟合问题：如何避免增加叶节点数
决策树过拟合问题：如何避免增加叶节点数
当决策树模型过度拟合训练集时，它会在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳。为了解决这个问题，常用的方法包括：
- 剪枝: 通过移除一些分支来简化决策树，降低模型复杂度。
- 降低树的深度: 控制决策树的深度，防止它过度生长。
- 增加训练数据量: 更多的数据可以帮助模型泛化到新的数据。
以下不属于消除过拟合的选项是：
- 增加树的叶节点数: 增加叶节点数会导致模型更加复杂，更容易过拟合。
答案：D
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