I Decision Trees (alberi decisionali) sono una tecnica di analisi dei dati e di apprendimento automatico utilizzata per la modellizzazione predittiva e la classificazione. Si basa sulla creazione di un albero di decisione che rappresenta le scelte e le conseguenti azioni o esiti possibili.
In pratica, un albero decisionale è una struttura gerarchica costituita da nodi che rappresentano le decisioni e le conseguenti azioni o esiti. Ogni nodo interno rappresenta una decisione e ha uno o più figli, che rappresentano le conseguenti azioni o esiti. Ogni foglia dell'albero rappresenta una classificazione o una decisione finale.
I Decision Trees vengono utilizzate in molti settori, come ad esempio la finanza, la medicina, la produzione industriale e la gestione bancaria. Ad esempio, possono essere utilizzate per prevedere il rischio di malattie, per identificare le frodi bancarie o per prevedere il successo di una campagna di marketing.
La costruzione di un albero decisionale avviene attraverso un processo di apprendimento supervisionato, che utilizza un set di dati di addestramento per creare un modello di classificazione. Il modello viene costruito attraverso la selezione di una serie di attributi che possono essere utilizzati per la classificazione e la definizione di regole di divisione dei dati in base a questi attributi.
Una volta costruito il modello, è possibile utilizzarlo per la classificazione di nuovi dati. In pratica, il modello valuta l'attributo del nuovo dato e si sposta lungo l'albero decisionale in base alle regole di divisione fino a raggiungere una foglia, che rappresenta la classificazione finale.
