决策树：阐述

Question

在决策树方面，我在理解阐述的概念时遇到了问题。

如果决策树 D2 是树的详细信息 Dl ，这会自动暗示D2的所有分类和D1会一样吗？也就是说，为了详细说明一棵树，我是否需要确保D1服从更一般的关系？

Answer 1

ML中对“一般”的最常见解释是训练模型对测试数据的执行情况。

假设： D2是过度拟合树D1的修剪树

基础：根据您的陈述“D2是树Dl的详细说明”

重新格式化的问题： 1.修剪树（D2）的输出和超配树（D1）的输出是否相同？

答：也许取决于用例的用例。此外，预测能力，对于某些情况，修剪树可能具有更好的预测能力，而在其他情况下，过度拟合树可能会产生更好的结果。

1. 对于你问题的第二部分，其他人可以回答:)。