有人能解释一下这两句话吗：

在成本复杂度剪枝中，剪枝后的树在训练数据集上的错误永远不会低于原始树。

在成本复杂度剪枝中，剪枝后的树在验证数据集上的错误永远不会低于原始树。

第一句话是正确的，而第二句话是错误的。

回答：

无论你选择哪种剪枝策略，这一点都是正确的，前提是原始树是针对训练集最小化错误而构建的。

正确： 剪枝后的树在训练数据集上的错误永远不会低于原始树。

原始树尽可能具体，通过用叶节点替换子树，只能得到一个较不具体的树。因此，训练数据的错误只能保持不变或增加，绝不会减少。

错误： 剪枝后的树在验证数据集上的错误永远不会低于原始树。

我们假设验证集是未知的，并且与训练数据集无关。因此，通常情况下，你不能做出这种假设。剪枝时，验证数据集上的错误可能会增加、保持不变或减少。

然而，我们期望错误会减少，因为树将变得对训练数据不太具体，因此更可能与不同的数据集兼容。