第六天

欠拟合：没有真正符合分布规律
过拟合：模型表达能力太强以至于过于拟合训练数据到只针对于测试集数据预测误差比较大

决策树回归:
有可能会过拟合需要剪枝
1、预先减枝：设定最大深度、最少样本分割数量（5的要大于5才能往下分）、最小样本需要数（子节点的样本数量都需要大于某个数）
2、后减枝:

人面猴
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