Confronta un albero decisionale con altri tipi di algoritmi di apprendimento automatico.
Gli alberi decisionali sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico supervisionato utilizzato per compiti di classificazione. A differenza di altri algoritmi di apprendimento automatico, gli alberi decisionali hanno il vantaggio aggiunto di poter visualizzare le decisioni prese dal modello. Ciò li rende facili da interpretare e spiegare, il che può essere prezioso per fare previsioni in contesti aziendali e altri contesti. Inoltre, gli alberi decisionali non sono inclini agli stessi tipi di problemi di bias o sovradattamento a cui altri algoritmi possono essere suscettibili, come le reti neurali o le macchine a vettori di supporto. Tuttavia, gli alberi decisionali possono essere leggermente meno precisi di alcuni altri modelli, quindi potrebbero non essere sempre la scelta giusta per un determinato compito.