AB都是常用的防止決策樹模型過擬合的方法。

正確答案是A: 利用修剪法來限制樹的深度。

專業(yè)分析：
決策樹在訓(xùn)練過程中容易出現(xiàn)過擬合的問題，即模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。為了避免這種情況，可以采取以下措施：

1. **修剪（Pruning）**：修剪方法可以分為預(yù)剪枝（Pre-pruning）和后剪枝（Post-pruning）。預(yù)剪枝是在樹生成過程中，通過設(shè)置條件（如最大深度、最小樣本數(shù)等）提前停止樹的生長；后剪枝則是在樹完全生成之后，通過剪掉一些不重要的節(jié)點(diǎn)來簡化模型。修剪可以有效減少模型復(fù)雜度，避免過擬合。

2. **設(shè)置樹的深度**：通過限制樹的最大深度，可以防止樹過度生長，從而減少過擬合的風(fēng)險。這是預(yù)剪枝的一種常用方法。

3. **設(shè)置最小樣本數(shù)**：規(guī)定每個節(jié)點(diǎn)下的最小樣本數(shù)，可以防止生成只有少數(shù)樣本的葉節(jié)點(diǎn)，從而提高模型的泛化能力。

選項(xiàng)B提到的“盆栽法”并不是一個標(biāo)準(zhǔn)的術(shù)語，但它所描述的方法實(shí)際上是通過設(shè)置每個節(jié)點(diǎn)下的最小記錄數(shù)目來控制樹的生長，這也是一種預(yù)剪枝的方法。

選項(xiàng)C中的逐步回歸法（Stepwise Regression）通常用于線性回歸模型，不適用于決策樹。

綜上所述，選項(xiàng)A是最直接和常用的方法來避免決策樹過擬合的問題。