Come funziona un algoritmo ad albero decisionale?
Un algoritmo ad albero decisionale è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico supervisionato utilizzato per problemi di classificazione e regressione. Funziona suddividendo il dataset in sottoinsiemi più piccoli e analizzando ciascun sottoinsieme utilizzando regole decisionali come l'entropia o gli indici di Gini. Continua a suddividere i sottoinsiemi fino a raggiungere un nodo foglia con una previsione o classificazione. Il risultato finale è una struttura ad albero con una serie di rami che rappresentano le decisioni prese in ogni punto del dataset.