La potatura di un albero decisionale è un passaggio importante nell'apprendimento automatico. La potatura aiuta a ridurre la complessità dell'albero ed elimina i rami ridondanti. Ciò migliora la generalizzazione di un modello in quanto rimuove l'overfitting dei dati. La potatura migliora anche l'accuratezza del modello, ne aumenta l'efficienza e riduce il tempo di calcolo.
Spiegare perché è importante sfoltire un albero decisionale?