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以下哪种方式通常不能帮助解决决策树过拟合:

[单选题]
以下哪种方式通常不能帮助解决决策树过拟合:  
  • 限制最大树深度
  • 后剪枝
  • 样本抽样
  • 增加新特征
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maoxiaomao头像 maoxiaomao
过拟合：指模型在训练集表现良好，测试集表现一般；
解决方案：限制模型复杂度、正则化、数据集扩增、DropOut；
A、B都属于降低模型复杂度肯定能能帮助解决过拟合； 
C中的样本抽样属于在过拟合数据中减少样本数据，
D中的增加新特征属于进一步增加模型复杂度...
发表于 2021-09-13 15:19:54 回复(1)
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问题信息

算法工程师 哔哩哔哩 2021
上传者：小小
难度：
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