对应GradientBoosting tree算法, 以下说法正确的是:

  1. 当增加最小样本分裂个数,我们可以抵制过拟合
  2. 当增加最小样本分裂个数,会导致过拟合
  3. 当我们减少训练单个学习器的样本个数,我们可以降低variance
  4. 当我们减少训练单个学习器的样本个数,我们可以降低bias
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  • A、2 和 4
  • B、2 和 3
  • C、1 和 3
  • D、1 和 4
答案: C最小样本分裂个数是用来控制“过拟合”参数。太高的值会导致“欠拟合”,这个参数应该用交叉验证来调节。第二点是靠bias和variance概念的。
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