我想知道，如果我使用训练集和验证集构建一个像ID3这样的决策树A，但A没有进行剪枝。同时，我还有另一个决策树B，也是使用ID3从相同的训练集和验证集中生成，但B进行了剪枝。现在，我在一个未来的未标记测试集上测试A和B，是否总是剪枝后的树性能更好？欢迎任何想法，谢谢。

回答：

我认为我们需要更清楚地进行区分：剪枝后的树在验证集上总是表现更好，但在测试集上不一定如此（事实上，它在训练集上的表现也一样或更差）。我假设剪枝是在树构建之后完成的（即：后剪枝）。

记住，使用验证集的全部原因是为了避免在训练数据集上过拟合，而这里的关键点是泛化：我们希望一个模型（决策树）能够泛化到“训练时”提供的实例之外，推广到新的、未见过的例子。