规则2和规则4展现出100%的精度，表明它们在训练数据上具有极高的准确性。然而，在决策树算法中，追求过高的训练精度可能导致过拟合现象，即模型对训练数据过度适应，而对未知数据的预测能力下降。为了解决这个问题，后剪枝法是一种有效的策略。

以规则修剪为例，我们可以分析不同剪枝策略对模型性能的影响。下表列出了不同剪枝方案的精度变化：

| 剪枝方案 | 分类正确的数目 | 分类错误的数目 | 精度 |

|---|---|---|---|

| 去掉A | 5 | 3 | 5/8 |

| 去掉B | 3 | 4 | 3/7 |

| 去掉C | 3 | 2 | 3/5 |

| 去掉AB | 4 | 0 | 4/4 |

| 去掉BC | 3 | 0 | 3/3 |

| 去掉AC | 4 | 1 | 4/5 |

通过比较不同方案的精度，可以选择最优的剪枝策略，例如，去掉AB或BC都使得规则的精度达到了100%。