题目内容
（请给出正确答案）
我们想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,我们可以()
A.增加树的深度
B.增加学习率(learnin grate)
C.减少树的深度
D.减少树的数量
简答题官方参考答案
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A、对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型
B、尝试使用在线机器学习算法
C、使用 PCA 算法减少特征维度
A.各基分类器之间有较强依赖，不可以进行并行训练
B.最著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林
C.当训练样本数量较少时，子集之间可能有重叠
D.为了让基分类器之间互相独立，需要将训练集分为若干子集
A.在训练集上A优于B，在测试集上A也优于B
B.在训练集上A优于B，在测试集上B优于A
C.相对于分类数据集，决策树过于简单
D.在训练集上决策树的误差很小
1.深度为4时将有高偏差和低方差
2.深度为4时将有低偏差和低方差
A.只有 1
B.只有 2
C.1 和 2
D.没有一个
A.数据集合扩充
B.L1和L3正则化
C.提前停止训练
D.使用Dropout方法
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