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树的集成模型是机器学习中最为强大的学习器之一，这一族学习器的特点是精确性好、适用于各种场景，但运行缓慢、且过拟合风险很高，因此从学习单一决策树时起，我们就持续为大家提供丰富的剪枝策略，目的就是为了降低各种树模型的模型复杂度，从而控制住过拟合。