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单选题
如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间来训练这个模型，下列哪种做法是正确的
A
增加树的深度
B
增加学习率
C
减少树的数量
D
减小树的深度
答案解析
正确答案：D
解析：
一般用决策树进行分类，从根结点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果，将实例分配到其子结点。这时，每一个子结点对应着该特征的一个取值。如此递归地对实例进行测试并分类，直至达到叶结点。最后将实例分到叶结点的类中。—— 引自李航 《统计学习方法》
决策树深度越深，在训练集上误差会越小，准确率越高。但是容易造成过拟合，而且增加模型的训练时间。对决策树进行修剪，减小树的深度，能够提高模型的训练速度，有效避免过拟合。
单决策树中，学习率不是一个有效参数。
决策树是单树，随机森林由多个决策树组成。
决策树深度越深，在训练集上误差会越小，准确率越高。但是容易造成过拟合，而且增加模型的训练时间。对决策树进行修剪，减小树的深度，能够提高模型的训练速度，有效避免过拟合。
单决策树中，学习率不是一个有效参数。
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