# Intelligenza artificiale/Alberi di decisione

Intelligenza artificiale
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* DefinizioneIntelligenza artificiale/Definizione
* StoriaIntelligenza artificiale/Storia
* FilosofiaIntelligenza artificiale/Filosofia
** Test di TuringIntelligenza artificiale/Test di Turing
** Stanza cineseIntelligenza artificiale/Stanza cinese
* Rappresentazione della conoscenzaIntelligenza artificiale/Rappresentazione della conoscenza
** Linguaggi formaliIntelligenza artificiale/Linguaggi formali
** Alberi di decisioneIntelligenza artificiale/Alberi di decisione
* Apprendimento automaticoIntelligenza artificiale/Apprendimento automatico
** Apprendimento non supervisionatoIntelligenza artificiale/Apprendimento non supervisionato
*** ClusteringIntelligenza artificiale/Clustering
*** Regole di associazioneIntelligenza artificiale/Regole di associazione
** Apprendimento supervisionatoIntelligenza artificiale/Apprendimento supervisionato
*** Regole di decisioneIntelligenza artificiale/Regole di decisione
*** Sistemi espertiIntelligenza artificiale/Sistemi esperti
** Apprendimento con rinforzoIntelligenza artificiale/Apprendimento con rinforzo
*** AgenteIntelligenza artificiale/Agente
*** Reti neuraliIntelligenza artificiale/Reti neurali
*** Algoritmi geneticiIntelligenza artificiale/Algoritmi genetici
*** ClassificatoriIntelligenza artificiale/Classificatori
* Logica FuzzyIntelligenza artificiale/Fuzzy
* Problema di soddisfacimento di vincoliIntelligenza artificiale/Problema di soddisfacimento di vincoli
* ApplicazioniIntelligenza artificiale/Applicazioni
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Nella teoria dell'intelligenza artificiale un albero di decisione è un grafo di decisioni e delle loro possibili conseguenze, (incluso i relativi costi, risorse e rischi) utilizzato per creare un piano di azioni (plan) mirato ad uno scopo (goal). Un albero di decisione è costruito al fine di supportare l'azione decisionale (decision making).
Nel machine learning un albero di decisione è un modello predittivo, dove ogni nodo interno rappresenta una variabile, un arco verso un nodo figlio rappresenta un possibile valore per quella proprietà e una foglia il valore predetto per la variabile obiettivo a partire da i valori delle altre proprietà, che nell'albero è rappresentato del cammino (path) dalla nodo radice (root) al nodo foglia. Normalmente un albero di decisione viene costruito utilizzando tecniche di apprendimento a partire dall'insieme dei dati iniziali (data set), il quale può essere diviso in due sottoinsiemi: il training set sulla base del quali si crea la struttura dell'albero e il test set che viene utilizzato per testare l'accuratezza del modello predittivo così creato.
Nel data mining un albero di decisione viene utilizzato per classificare le istanze di grandi quantità di dati (per questo viene anche chiamato albero di classificazione). In questo ambito un albero di decisione descrive una struttura ad albero dove i nodi foglia rappresentano le classificazioni e le ramificazioni l'insieme delle proprietà che portano a quelle classificazioni. Di conseguenza ogni nodo interno risulta essere una macro-classe costituita dall'unione delle classi associate ai suoi nodi figli.
Il predicato che si associa ad ogni nodo interno (sulla base del quale avviene la ripartizione dei dati) è chiamato condizione di split.
In molte situazioni è utile definire un criterio di arresto (halting), o anche criterio di potatura (pruning) al fine di determinarne la profondità massima. Questo perché il crescere della profondità di un albero (ovvero delle sue dimensioni) non influisce direttamente sulla bontà del modello. Infatti, una crescita eccessiva della dimensione dell'albero potrebbe portare solo ad aumento sporzionato della complessità computazionale rispetto ai benefici riguardanti l'accuratezza delle previsioni/classificazioni.