过拟合如何影响决策树的表现？

过拟合在决策树中表现为模型过度复杂化，它对训练数据中的噪声和细节过分关注，导致对新数据（包括测试数据）的预测效果下降。具体表现在：

1. **泛化能力降低**：过拟合的决策树会过于精细地调整其规则，以至于在未见过的数据上表现不佳，失去了在未知数据上的预测准确性。

2. **稳定性差**：小的变动可能会导致决策树结构的巨大变化，这意味着模型的鲁棒性和稳定性降低。

3. **误差增大**：在测试集上的错误率增加，尤其是在训练数据集中很容易达到100%准确度，但在实际应用中却无法保持这样的性能。

为了应对过拟合，通常可以采用剪枝技术（如预剪枝和后剪枝）、限制决策树的深度、设置最小样本分裂阈值等方法来简化模型。