# 1. 模型是对训练集里面的数据进行训练，以树的方式归纳出了X和Y之间的规律# 2. 学习的过程中，如果不控制我们的树的话，树会不断的学习，生成的模型，会尝试将每一个训练样本都预测正确# 3. 问题是训练集当中，很可能有噪音，如果噪音呢，决策树也会尝试将这部分信息给学习进去# 4. 导致模型特别的复杂，枝叶特别的多，深度特别生# 5. 该模型虽然在训练集下表现非常不错，但是也将噪音误以为是X和Y
sunjiawei321
2020-07-16
