Cos'è l'apprendimento degli alberi decisionali?

L'apprendimento dell'albero decisionale utilizza un modello predittivo con rami informativi simili a un albero per raccogliere ipotesi e esprimere 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 regressioni o alberi di classificazione, a seconda dello scopo per i quali vengono utilizzati.

Il processo di apprendimento dell'albero decisionale comporta il passaggio dalla filiale a ramo delle informazioni.Al raggiungimento di ciascun elemento, tramite computer o persona, deve essere determinato se si applica o meno all'articolo di destinazione.Una volta che ogni ramo è stato esplorato, le risposte possono essere utilizzate per determinare il valore.

In sostanza, l'apprendimento degli alberi decisionali è il processo di risposta alle domande.Ogni risposta sposta il processo fino a quando non vi sono abbastanza informazioni per prendere una decisione.Ad esempio, un albero semplice può iniziare chiedendo a quale di due oggetti acquistare.Una domanda può chiedere se l'oggetto è utile, mentre un altro potrebbe chiedere se un elemento ha un prezzo migliore dell'altro.Ponendo tutte queste domande, è in genere possibile determinare quale azione è statisticamente più vantaggiosa. L'apprendimento degli alberi decisionali esplora anche le sottocamere.Rispondere a una domanda può portare a un'altra.Ciò potrebbe comportare che alcuni rami avessero 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 degli alberi decisionali è la categorizzazione.Piuttosto che avere ogni domanda conduce a un'unica decisione, un corpus di informazioni è diviso in diverse aree, in base alla risposta per ogni ramo.Una volta che tutti i rami sono stati classificati, lo stesso processo può anche essere eseguito in ciascuna categoria.

L'apprendimento dell'albero decisionale procede in genere dal livello più alto.Non tende a tornare indietro.Una volta che una domanda ha avuto una risposta completamente, di solito non è necessario riferirla fino a quando i risultati non vengono compilati.

I risultati dell'apprendimento degli alberi decisionali 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 in cui appartiene.