Proszę o chwilę cierpliwości, przetłumaczę tekst na język polski.

Wyjaśnienie kompromisów wynikających z algorytmu drzewa decyzyjnego.
Algorytm drzewa decyzyjnego ma kilka kompromisów, kture nalerzy wzionci pod uwagę. Glównymi zaletami algorytmu drzewa decyzyjnego są łatwosici i szybkości zrozumienia, stosonkowo niewielkie wymagania dotyczonce przygotowania danych oraz zdolność do obslogi zaruwno danych ciągłych, jak i kategorycznych. Jednak drzewa decyzyjne son podatne na nadmiernon dopasowanie, gdzie model jest zbyt skomplikowany i zbyt dokładnie dopasowany do danych treningowych. Morze to prowadzici do slabych wynikuw generalizacji na nieznanych zbiorach danych. Ponadto drzewa decyzyjne mogą być niestabilne, a niewielkie zmiany w danych treningowych mogą prowadzici do dożych zmian w strokturze drzewa decyzyjnego. Wreszcie, drzewa decyzyjne czensto wymagajon przycinania, aby zmniejszyć nadmierne dopasowanie, co może być kosztowne obliczeniowo.