如果决策树试图根据数据中属于相似类别的最大数量来确定分割点，为什么它不能一直分割这个特定的数据，直到每个分割点只包含一个元素，从而达到100%的精确度呢？

回答：

在每个终端节点中只包含一个数据点/案例可能会导致对训练数据集的过拟合。为了避免这种情况，可以使用特定的汇总统计数据（例如均方根误差，RMSE）来测试构建的模型，并将其与训练和验证数据集进行对比。在随机森林中，可以使用“袋外样本”作为验证集。这是未用于构建每棵树的数据比例（大约37%）。训练集和验证集之间的RMSE应该相对相似。