我对决策树中的细化概念感到困惑。
如果决策树D2是树Dl的细化，这是否自动意味着D2和D1的所有分类结果都会相同？也就是说，为了细化一棵树，我需要确保D1遵循一个更通用的关系吗？
回答：
在机器学习中，“通用性”最常见的解释是训练模型在测试数据上的表现如何。
假设：D2是过拟合树D1的剪枝树
基础：基于你的陈述“D2是树Dl的细化”
重新格式化的问题：1. 剪枝树（D2）的输出和过拟合树（D1）的输出是否会相同？
答案：这取决于具体的使用情况。对于某些情况，剪枝树可能具有更好的预测能力，而在其他情况下，过拟合树可能产生更好的结果。
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