决策树，过拟合，深度，节点纯度，解决方案

摘要：决策树是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。决策树模型容易过拟合，特别是在数据量较小或特征复杂的情况下。本文将围绕决策树过拟合的原因，分析深度和节点纯度的影响，并通过代码实现来探讨相应的解决方案