Descrivi il processo di apprendimento dell'albero decisionale.
L'apprendimento dell'albero decisionale è una tecnica di apprendimento automatico supervisionato utilizzata per creare un modello predittivo. Viene utilizzato per mappare le osservazioni su un oggetto in un insieme predefinito di classi. L'albero decisionale viene generato suddividendo un dataset in sottoinsiemi in base all'esito dei test precedenti. Ogni suddivisione successiva si basa sulla verità o falsità di una condizione e ciascuna di queste suddivisioni produce un ramo nell'albero decisionale. Per determinare la migliore suddivisione, viene utilizzata una misura di impurità come entropia o Gini per misurare i dati ad ogni passo. Alla fine, quando tutte le suddivisioni sono state effettuate e tutte le condizioni sono state valutate, l'output finale di un albero decisionale è una collezione di regole che possono essere utilizzate per la predizione.