Che cos'è l'apprendimento dell'albero decisionale?

L'apprendimento dell'albero decisionale utilizza un modello predittivo con rami informativi simili a un albero per raccogliere ipotesi e formulare un giudizio sul valore di un elemento. Il sistema viene utilizzato per l'apprendimento automatico, le statistiche e il data mining. Gli alberi decisionali sono anche noti come alberi di regressione o classificazione, a seconda dello scopo per il quale vengono utilizzati.

Il processo di apprendimento dell'albero decisionale prevede il passaggio da un ramo all'altro delle informazioni. Al raggiungimento di ogni elemento, sia tramite computer che una persona, è necessario determinare se si applica o meno all'elemento target. Una volta esplorato ogni ramo, le risposte possono essere utilizzate per determinare il valore.

In sostanza, l'apprendimento dell'albero decisionale è il processo di risposta alle domande. Ogni risposta porta avanti il ​​processo fino a quando non ci sono abbastanza informazioni per prendere una decisione. Ad esempio, un semplice albero può iniziare chiedendo quale dei due oggetti acquistare. Una domanda può chiedere se l'oggetto è utile, mentre un altro può chiedere se un articolo ha un prezzo migliore rispetto all'altro. Ponendo tutte queste domande è in genere possibile determinare quale azione sia statisticamente più vantaggiosa.

L'apprendimento dell'albero decisionale esplora anche le sottocategorie. Rispondere a una domanda può portare a un'altra. Ciò potrebbe comportare che alcuni rami abbiano molti rami secondari, mentre altri sono meno elaborati perché è facile rispondere alla domanda. Perseguire il processo in questo modo consente all'utente di sviluppare una valutazione più dettagliata dell'articolo.

Un altro possibile uso dell'apprendimento dell'albero decisionale è la categorizzazione. Piuttosto che ogni domanda porta a una singola decisione, un corpus di informazioni è diviso in diverse aree, in base alla risposta per ciascun ramo. Una volta che tutti i rami sono stati classificati, lo stesso processo può anche essere eseguito su ogni categoria.

L'apprendimento dell'albero decisionale in genere procede dal livello superiore in basso. Non tende a tornare indietro. Una volta che una domanda ha ricevuto una risposta completa, di solito non è necessario fare nuovamente riferimento ad essa fino a quando i risultati non vengono compilati.

I risultati dell'apprendimento dell'albero decisionale possono essere espressi in vari modi. Possono essere la risposta a una domanda sì o no o un numero come un prezzo o un periodo di tempo. I risultati possono anche rivelare l'identità di un determinato oggetto e quindi nominare la classe a cui appartiene.