Wyjaśnij, dlaczego ważne jest przycinać drzewo decyzyjne? 

Przycinanie drzewa decyzyjnego jest kluczowe dla poprawy jego wydajności i dokładności. Bez przycinania, drzewo może stać się zbyt skomplikowane i zbyt dopasowane do danych treningowych, co prowadzi do zjawiska zwanej nadmiernym dopasowaniem. Przycinanie pomaga zminimalizować nadmierną złożoność drzewa, usuwając gałęzie, które nie przyczyniają się do poprawy jego dokładności. W ten sposób drzewo staje się bardziej ogólne i lepiej generalizuje wzorce, co prowadzi do lepszej wydajności na danych testowych.