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1、假设我们从决策树生成了一个训练集，然后将决策树学习应用于该训练集。当训练集的大小趋于无穷时，学习算法将最终返回正确的决策树吗？为什么是或不是？
本次有两个参考：
参考一：
当训练集的大小趋于无穷时，学习算法不一定会返回正确的决策树。这是因为决策树学习算法可能
会受到过拟合和噪声的影响。
过拟合是指模型过度拟合训练数据，导致在训练集上表现良好，但在未见过的数据上表现不佳。当
训练集的大小趋于无穷时，如果模型的复杂度过高，学习算法可能会过度拟合训练数据，导致返回
的决策树并不是正确的。
另外，训练集中可能存在噪声或错误的标签，这也会影响学习算法的结果。即使训练集的大小趋于
无穷，如果存在大量的噪声数据，学习算法也可能返回不正确的决策树。
因此，尽管训练集的大小趋于无穷，但学习算法仍然可能受到过拟合和噪声的影响，从而导致返回
的决策树并不一定是正确的。
参考二：
