의사결정 나무 편집하기 (부분)

=== 가지치기 ===
'''Pruning'''
* 대부분의 경우 가지치기를 하는 것이 정확도가 높아진다.
* 이미 모든 독립 변수가 목표 변수와 연관성이 확실하게 입증된 데이터를 쓴 경우라면 모르겠으나, 보통은 모델을 만들기 전에는 알 수 없기 때문에 불필요한 변수가 섞여 있는 것이 일반적이다.
* 불필요한 과적합을 줄이고 정확도를 올리기 위해 연관성이 작거나 없는 변수들을 제거해주는 것이 좋다.