Python是一種高級編程語言，具有易于學習、可讀性強等特點，廣泛應用于數據分析、人工智能等領域。在機器學習領域，剪枝技術是一種常用的優化方法，可以減小模型的復雜度，提高模型的泛化能力。

import numpy as np
import sklearn
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 創建決策樹模型
clf = DecisionTreeClassifier()
# 訓練模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 剪枝參數
alpha = 0.01
# 計算不同剪枝參數下的性能
train_scores = []
test_scores = []
for i in range(1, 100):
# 設置剪枝參數
clf.set_params(ccp_alpha=i*alpha)
# 計算訓練得分
train_score = clf.score(X_train, y_train)
train_scores.append(train_score)
# 計算測試得分
test_score = clf.score(X_test, y_test)
test_scores.append(test_score)
# 繪制學習曲線
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(train_scores, label='train scores')
plt.plot(test_scores, label='test scores')
plt.xlabel('alpha')
plt.ylabel('accuracy')
plt.legend()
plt.show()

以上是一個通過剪枝調整決策樹復雜度的Python示例代碼。首先創建了一個決策樹分類器，然后使用訓練集訓練模型。接下來，通過設置不同的剪枝參數，計算不同剪枝參數下的訓練得分和測試得分，并繪制學習曲線。通過觀察學習曲線，可以確定最優的剪枝參數，以達到優化模型的目的。