决策树二元分类机器学习模型如何确认是否Overfitting?

Overfitting 是指机器学习所学到的模型过度贴近trainData.从而导致误差变得很大。我们会使用另外一组数据testData再次测试，以避免overfitting的问题，如果训练评估阶段时AUC很高，但是测试阶段AUC很低，代表可能有overfitting的问题。如果测试与训练评估阶段的结果中AUC差异不大，就代表无Overfitting的问题。