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在决策树创建时，由于数据中的噪声和离群点，许多分枝反映的是训练数据中的异常,（　　）方法处理这种过分拟合数据问题。

在决策树创建时，由于数据中的噪声和离群点，许多分枝反映的是训练数据中的异常,（）方法处理这种过分拟合数据问题。

决策树模型刚建立时,有很多分支都是根据训练样本集合中的异常数据（由于噪声等原因）构造出来的。树枝修剪正是针对这类数据（）问题而提出来的。