37. 透過統計學習方法論，我們希望找出一個決策樹資料分類器以避免資料分類時的過度解讀(overfitting)，請問對於資料過度解讀的現象，下列何者有誤？ (A)決策樹分類器對於訓練資料集過度解讀，可以提高對於訓練資料集分類結果的準確率 (B)過度解讀對於測試資料的分類判斷結果其準確率很低 (C)我們可以用簡單決策樹分類器模型，來避免產生訓練資料集過度解讀的現象 (D)當每一次納入新的特徵值來成長決策樹結構時，當新增特徵值對於訓練資料集無法產生有效分類就該停止，因此用事後修剪決策樹的方法將無法避免資料過度解讀