决策树是一种强大的机器学习算法，它通过将数据集分割成更小的部分来构建一个树状模型，从而实现对未知数据的预测。简单来说，就像我们小时候玩的“猜动物”游戏一样，通过一系列问题逐步缩小范围，最终得出答案。然而，随着分支增多，模型可能会变得过于复杂，导致过拟合现象，即对训练数据拟合得太过完美，却无法很好地泛化到新数据上。

这时，剪枝技术就显得尤为重要！修剪掉那些不必要的分支，就像是给大树修整枝叶，既能保持其核心结构，又能避免冗余。预剪枝是在构建过程中提前停止分裂，而后剪枝则是先生成完整的树再移除低效节点。两种方法各有千秋，但目标一致——让决策树更加简洁高效，提升模型性能的同时降低计算成本。🧐

无论是处理分类还是回归问题，合理运用决策树与剪枝策略都能事半功倍哦！🚀