1. (简答题, 5分) 在决策树训练过程中，如何通过剪枝来减少过拟合？

决策树的剪枝是指：在生成整棵决策树之后，通过修剪一些子树或叶节点来达到减少过拟合、提高泛化能力的目的。

具体来说，可以通过以下两种剪枝方式来减少过拟合：

1. 预剪枝：在生成决策树的过程中，限制树的生长，例如限制树的深度、节点样本数量等，当达到某些限制条件时即停止分裂节点，从而避免过分拟合训练数据。

2. 后剪枝：在生成完整棵决策树之后，对树进行修剪。具体来说，可以从树的叶节点开始，计算剪枝前后的验证集上的性能差异，选择差异最小的节点进行剪枝，直到性能不再提高或分类准确率下降为止。

通过预剪枝或后剪枝，可以有效减少过拟合，提高决策树的泛化能力。