b) Por que uma árvore de decisão podada que não se ajusta perfeitamente aos dados de treinamento pode ser melhor do que uma árvore não podada? Uma...

Isso mesmo! Uma árvore de decisão podada pode evitar o overfitting, que é quando o modelo se ajusta demais aos dados de treinamento e acaba não generalizando bem para novos dados. A poda ajuda a simplificar a árvore, removendo ramos desnecessários e reduzindo a complexidade do modelo. Dessa forma, a árvore podada pode ter um desempenho melhor em dados de teste e novos dados, mesmo que não se ajuste perfeitamente aos dados de treinamento.