决策树是一种用于分类和回归任务的非参数监督学习算法,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果。如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间(更少的属性判断)来训练这个模型,下列哪种做法是正确的

A. 减少树的深度

B. 增加树的深度

C. 增加学习率

D. 减少树的数量

参考答案与解析：

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