在决策树的学习过程中，有时会因为对叶子节点的判断标准过于严格和理想化，导致树的规模变得庞大，进而引发过拟合问题。为了解决这个问题，剪枝技术应运而生，它主要分为预剪枝和后剪枝两种策略。预剪枝是指在生成决策树的过程中提前终止树的增长，而后剪枝则是在树完全生成后再进行修剪。

尽管预剪枝看似更为直观，但在实际应用中，后剪枝往往能取得更好的效果。这是因为预剪枝需要准确判断何时停止树的增长，这实际上是一个非常具有挑战性的任务。无论采用预剪枝还是后剪枝，关键在于如何确定一个合理的树结构。

解决这一问题的方法有多种：

1. 使用一组独立于训练样本的验证样本，来评估后剪枝的效果。

2. 利用所有可用的数据进行训练，但通过统计测试来决定是否修剪某个节点，以期提升模型在未见过的数据上的表现。

3. 采用一种明确的标准来衡量训练样本和决策树的复杂度，当这个复杂度达到最小值时，停止树的增长。

其中，第一种方法最为常用，也被称为训练集和验证集法。这种方法将数据集分为两部分：一部分用于构建学习模型，另一部分用于评估模型的准确性。通常的做法是，将大约三分之二的数据用于训练，剩下的三分之一用于验证。

这种方法的目的是即使学习器可能受到训练集的影响，但验证集的随机波动较小，有助于更客观地评估模型性能。