过拟合的原因有哪些？

过拟合是指机器学习模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差的现象。过拟合产生的原因有很多，以下列举几个常见的原因：

• 模型复杂度高: 模型过于复杂，学习了训练集中的噪声数据，导致模型泛化能力下降。
• 样本数量太少: 训练样本数量不足，模型无法学习到数据的真实分布，容易出现过拟合。
• 决策树模型没有剪枝: 决策树模型没有进行剪枝操作，导致树结构过于复杂，容易出现过拟合。

答案：A、B、C