Albero Decisionale

Un albero decisionale è un algoritmo di apprendimento supervisionato utilizzato per prendere decisioni o fare previsioni basate su dati in ingresso. È visualizzato come una struttura ad albero in cui ogni nodo interno rappresenta un test su un attributo, ogni ramo rappresenta l’esito del test e ogni nodo foglia rappresenta un’etichetta di classe o un valore continuo.

Componenti chiave di un albero decisionale

1. Nodo Radice: Rappresenta l’intero insieme di dati e la decisione iniziale da prendere.
2. Nodi Interni: Rappresentano decisioni o test su attributi. Ogni nodo interno ha uno o più rami.
3. Rami: Rappresentano l’esito di una decisione o di un test, conducendo a un altro nodo.
4. Nodi Foglia (Nodi Terminali): Rappresentano la decisione o previsione finale in cui non avvengono ulteriori suddivisioni.

Struttura di un albero decisionale

Un albero decisionale inizia con un nodo radice che si suddivide in rami in base ai valori di un attributo. Questi rami conducono a nodi interni, che si suddividono ulteriormente fino a raggiungere i nodi foglia. I percorsi dal nodo radice ai nodi foglia rappresentano le regole decisionali.

Come funzionano gli alberi decisionali

Il processo di costruzione di un albero decisionale prevede diversi passaggi:

1. Selezione del miglior attributo: Utilizzando metriche come impurità di Gini, entropia o guadagno di informazione, si seleziona il miglior attributo per suddividere i dati.
2. Suddivisione del dataset: Il dataset viene suddiviso in sottoinsiemi in base all’attributo selezionato.
3. Ripetizione del processo: Questo processo viene ripetuto ricorsivamente per ogni sottoinsieme, creando nuovi nodi interni o nodi foglia fino al raggiungimento di un criterio di arresto, ad esempio quando tutte le istanze di un nodo appartengono alla stessa classe o viene raggiunta una profondità predefinita.

Metriche per la suddivisione

• Impurità di Gini: Misura la frequenza con cui un elemento scelto a caso verrebbe classificato in modo errato.
• Entropia: Misura il livello di disordine o impurità nel dataset.
• Guadagno di Informazione: Misura la riduzione di entropia o impurità dalla suddivisione dei dati in base a un attributo.

Vantaggi degli alberi decisionali

• Facilità di comprensione: La struttura ad albero è intuitiva e facile da interpretare.
• Versatilità: Può essere utilizzato per compiti di classificazione e regressione.
• Non parametrico: Non presuppone alcuna distribuzione sottostante nei dati.
• Gestione di dati numerici e categoriali: È in grado di elaborare diversi tipi di dati.

Svantaggi degli alberi decisionali

• Sovradattamento: Gli alberi possono diventare troppo complessi e sovradattarsi ai dati di addestramento.
• Instabilità: Piccoli cambiamenti nei dati possono produrre un albero completamente diverso.
• Bias: Può essere soggetto a bias verso attributi con più livelli.

Applicazioni degli alberi decisionali nell’IA

Gli alberi decisionali sono molto versatili e possono essere applicati in diversi settori, tra cui:

• Sanità: Diagnosi di malattie basata su dati dei pazienti.
• Finanza: Valutazione del credito e analisi del rischio.
• Marketing: Segmentazione e targeting dei clienti.
• Produzione: Controllo qualità e rilevamento dei difetti.