决策树在实际应用中可能面临过拟合、欠拟合和特征冗余等问题。过拟合使模型过于复杂，导致新数据预测不佳；欠拟合则因模型过于简单，无法有效学习。为优化决策树模型，可以采用正则化、调整模型复杂度和特征选择等方法。
本文介绍了一种名为AlterMOMA的新剪枝框架，解决相机-LiDAR融合模型中的特征冗余问题。通过替代模态屏蔽和重要性评估函数AlterEva，有效识别冗余参数，提升自动驾驶感知能力，性能优于现有方法。
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