La poda de árboles de decisión es útil para reducir el sobreajuste del modelo. Elimina partes del árbol que se ajustan demasiado a los datos de entrenamiento, pero que generalizan mal a nuevos datos.

Ventajas de la poda:

Reducción de la complejidad del modelo, lo que aumenta su capacidad de generalización.
Disminución del riesgo de sobreajuste.
Mejora de la interpretabilidad del modelo debido a un árbol de menor tamaño.

Ejemplo: después de construir un árbol completo, se pueden eliminar las ramas que no aportan mejoras significativas en la calidad en el conjunto de validación, mejorando así la estabilidad del modelo.

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