72.(判断题) 剪枝的主要目的是通过去掉一些分支来降低过拟合风险。A. 对B. 错

剪枝是机器学习中用于优化模型的重要技术，其核心目的是防止过拟合。过拟合通常发生在模型过于复杂时，例如决策树分支过多过深，导致模型过度依赖训练数据的噪声和细节。剪枝通过去除不必要的分支，简化模型结构，降低复杂度，从而提升模型在新数据上的泛化能力。因此，题目中的描述准确反映了剪枝的主要目的。

剪枝的作用机制：

1. 减少模型复杂度：通过删除冗余或不重要的分支，避免模型过度拟合训练数据。
2. 提升泛化能力：简化后的模型更倾向于捕捉数据的全局规律，而非局部噪声。
3. 提高效率：减少计算量和存储需求，加快预测速度。

关键结论：剪枝的核心目标是降低过拟合风险，而非单纯追求模型简化。题目中的表述符合这一核心目的，因此答案正确。