Gli alberi decisionali sono un algoritmo molto utilizzato per compiti di classificazione e regressione. Funzionano suddividendo ricorsivamente i dati in sottoinsiemi basati sulle caratteristiche che meglio separano la variabile target.
Passi per fare previsioni e gestire il processo decisionale
1. Costruzione dell'albero
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Nodo radice: Inizia con l'intero set di dati.
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Selezione delle caratteristiche: Seleziona la caratteristica migliore per dividere i dati in sottoinsiemi. La caratteristica "migliore" è determinata da un criterio (come l'impurità di Gini o il guadagno di informazione).
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Suddivisione: Divide i dati in sottoinsiemi basati sui valori della caratteristica scelta.
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Suddivisione ricorsiva: Continua questo processo per ogni sottoinsieme, creando rami o nodi finché non vengono soddisfatti alcuni criteri di arresto (come il raggiungimento di una profondità massima o la presenza di un numero insufficiente di campioni).
2. Processo decisionale e previsione
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Traslazione: Quando fa previsioni su nuovi dati, attraversa l'albero in base ai valori delle caratteristiche per quel punto di dati.
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Valutazione dei nodi: A ogni nodo, verifica il valore della caratteristica rispetto a una soglia e si muove lungo l'albero seguendo il ramo appropriato.
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Nodi foglia: Alla fine, raggiunge un nodo foglia che fornisce la previsione o la decisione finale.
3. Gestione delle caratteristiche categoriali e numeriche
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Per le caratteristiche categoriali, gli alberi decisionali possono semplicemente dividersi in base alle diverse categorie.
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Per le caratteristiche numeriche, gli alberi decisionali provano diverse soglie per dividere i dati in modo ottimale.
4. Gestione dell'overfitting
- Gli alberi decisionali sono inclini all'overfitting. Tecniche come il pruning, la limitazione della profondità dell'albero o l'impostazione di un numero minimo di campioni necessari per dividere un nodo aiutano a prevenire l'overfitting.
5. Fiducia e probabilità di previsione
- Nella classificazione, gli alberi decisionali possono fornire probabilità di classe basate sulla distribuzione dei campioni nei nodi foglia. Per la regressione, fornisce un output continuo basato sul valore medio o maggioritario nei nodi foglia.
6. Interpretabilità
- Uno dei vantaggi significativi degli alberi decisionali è la loro interpretabilità. Sono facilmente visualizzabili e comprensibili, consentendo di capire quali sono le caratteristiche più importanti per prendere decisioni.
7. Metodi Ensemble
- Gli alberi decisionali possono essere combinati in metodi d'insieme come le Foreste casuali o il Gradient Boosting per migliorare le prestazioni e la robustezza.
Gli alberi decisionali offrono un approccio semplice ma potente per modellare relazioni complesse all'interno dei dati. Tuttavia, possono avere difficoltà con alcuni tipi di dati che non si dividono bene in base a semplici confini decisionali o in presenza di caratteristiche rumorose o irrilevanti.
