决策树算法过拟合原因
    1、决策树算法对特征数据的选择过度敏感。决策树算法使用贪心算法，将训练数据中最易于拆分的特征作为分类特征，因此如果训练数据中有一些无关紧要的特征，决策树算法会误以为这些特征有分类意义，从而导致决策树算法过拟合。
    2、决策树算法过深。决策树算法的拆分过程是逐层递归的，每一轮迭代都会选择最优特征来拆分，如果参数训练的过深，容易导致模型与训练数据中出现高度的匹配，从而导致决策树算法过拟合。
    3、决策树算法没有正则化。在其他算法中正则化可以有效避免算法的过拟合，但是决策树算法没有正则项，可能会导致算法的过拟合。
    4、训练样本数据不够多。决策树算法基于训练样本调整参数，若训练样本数据不够多，则可能导致模型参数的准确性不够，从而导致决策树算法过拟合。
    二、如何避免决策树算法过拟合
    1、减少训练数据的特征个数，去除掉影响不大的特征，可以减少决策树算法过拟合的几率。
    2、增大训练数据的样本数量，增加训练数据的样本量，可以有效的防止决策树算法过拟合。正则化可以防止过拟合
    3、采用剪枝算法，在决策树算法的结果中，根据验证集的准确度来进行剪枝。
    4、采用集成算法，可以使用多棵决策树来构建模型，使用集成算法可以有效地防止决策树算法的过拟合。

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