Para que serve o corte de uma árvore de decisão?

A poda de árvores de decisão é útil para reduzir o sobreajuste do modelo. Ela remove partes da árvore que se ajustam demasiado aos dados de treino, mas que generalizam mal para novos dados.

Vantagens da poda:

• Redução da complexidade do modelo, aumentando a sua capacidade de generalização.
• Diminuição do risco de sobreajuste.
• Melhoria da interpretabilidade do modelo devido a uma árvore de menor tamanho.

Exemplo: após construir uma árvore completa, pode-se remover os ramos que não proporcionam melhorias significativas na qualidade no conjunto de validação, melhorando assim a estabilidade do modelo.