这个3️⃣搞不懂，什么叫训练集的观察值要小于一个确定值？

嗨，爱思考的PZer你好：

overfitting过拟合是指模型在训练数据上表现得过于复杂，以至于过分拟合了训练集的细节和噪声，导致模型对未见过的新数据（测试集或未来数据）的泛化能力下降，即预测性能不佳。为了解决这个问题，Prepruning通过提前停止决策树的生长（即限制树的深度或节点数），防止模型过于复杂化。

• 节点样本数量：设定一个阈值，当节点包含的样本数低于该阈值时，认为继续分割可能导致过拟合，因此停止分裂。这是因为样本较少的节点容易受个别样本影响，形成的决策规则可能不稳定。

通过预剪枝策略，决策树在训练过程中会在满足停止条件时提前终止节点的分裂，从而避免构建过于复杂、过度拟合训练数据的模型。这样得到的简化版决策树在保持一定泛化能力的同时，降低了模型的复杂度和计算成本，有助于提高模型在未知数据上的预测性能。

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