Albero decisionale

L'albero decisionale è un modello di apprendimento automatico (ML) popolare e intuitivo che utilizza una struttura ad albero per fare previsioni. Funziona scomponendo un set di dati in sottoinsiemi sempre più piccoli e sviluppando contemporaneamente un albero decisionale associato. Il risultato finale è un albero con nodi decisionali e nodi foglia. Un nodo decisionale rappresenta una caratteristica o un attributo, un ramo rappresenta una regola decisionale e ogni nodo fogliare rappresenta un risultato o un'etichetta di classe. Poiché la sua struttura assomiglia a quella di un diagramma di flusso, è uno dei modelli più semplici da comprendere e interpretare, il che lo rende una pietra miliare della modellazione predittiva.

Come funzionano gli alberi decisionali

Il processo di costruzione di un albero decisionale prevede la suddivisione ricorsiva dei dati di addestramento in base ai valori di diversi attributi. L'algoritmo sceglie l'attributo migliore per suddividere i dati a ogni passo, con l'obiettivo di rendere i sottogruppi risultanti il più "puri" possibile, ossia ogni gruppo consiste principalmente di punti di dati con lo stesso risultato. Questo processo di suddivisione è spesso guidato da criteri come l'impurità di Gini o il guadagno di informazioni, che misurano il livello di disordine o di casualità nei nodi.

L'albero inizia con un singolo nodo radice contenente tutti i dati. Poi si divide in nodi decisionali, che rappresentano domande sui dati (ad esempio, "L'età del cliente è superiore a 30 anni?"). Queste suddivisioni continuano fino a quando i nodi sono puri o viene soddisfatta una condizione di arresto, come la profondità massima dell'albero. I nodi finali non suddivisi sono chiamati nodi foglia e forniscono la previsione finale per qualsiasi punto dati che li raggiunge. Ad esempio, un nodo foglia può classificare una transazione come "fraudolenta" o "non fraudolenta". Questa interpretabilità è un vantaggio fondamentale, spesso evidenziato nelle discussioni sull'Explainable AI (XAI).

Applicazioni del mondo reale

Gli alberi decisionali sono versatili e vengono utilizzati per compiti di classificazione e regressione in diversi settori.

1. L'intelligenza artificiale nella sanità per la diagnosi: Un albero decisionale può essere utilizzato per creare un modello diagnostico preliminare. Il modello prende come input (caratteristiche) i dati del paziente, come i sintomi (febbre, tosse), l'età e i risultati di laboratorio. L'albero seguirebbe quindi una serie di regole decisionali per prevedere la probabilità di una specifica malattia. Ad esempio, una suddivisione potrebbe essere basata sulla presenza o meno di febbre, seguita da un'altra suddivisione in base alla gravità della tosse, per arrivare infine a un nodo foglia che suggerisce una diagnosi probabile. In questo modo, i medici possono seguire un percorso chiaro e basato su regole. Ulteriori approfondimenti in questo campo sono disponibili presso il National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering (NIBIB).
2. Servizi finanziari per la valutazione del rischio di credito: Le banche e gli istituti finanziari utilizzano gli alberi decisionali per determinare l'ammissibilità dei prestiti. Il modello analizza i dati del richiedente, come il punteggio di credito, il reddito, l'importo del prestito e la storia lavorativa. L'albero potrebbe innanzitutto dividersi in base al punteggio di credito. Se il punteggio è alto, segue un percorso; se è basso, un altro. Le successive suddivisioni in base al reddito e alla durata del prestito aiutano a classificare il richiedente come a basso o alto rischio, influenzando la decisione di approvazione del prestito. Questa applicazione è una parte fondamentale dell'IA nella finanza.

Relazione con altri modelli

Gli alberi decisionali costituiscono la base per metodi di insieme più complessi che spesso producono una maggiore accuratezza.

• Foreste casuali: Questo popolare modello costruisce più alberi decisionali su diversi sottoinsiemi casuali di dati e caratteristiche. In seguito, aggrega le loro previsioni (votando per la classificazione o facendo una media per la regressione), migliorando così le prestazioni e rendendo il modello più robusto contro l'overfitting.
• Alberi potenziati dal gradiente: Modelli come XGBoost e LightGBM sono tecniche avanzate di ensemble che costruiscono alberi decisionali in sequenza, dove ogni nuovo albero corregge gli errori del precedente.
• Raggruppamento K-Means: È importante distinguere gli alberi decisionali dagli algoritmi di clustering. K-Means è un metodo di apprendimento non supervisionato per raggruppare i dati non etichettati, mentre gli alberi decisionali sono utilizzati per l'apprendimento supervisionato per fare previsioni basate su dati etichettati.
• Reti neurali convoluzionali (CNN): Sebbene siano potenti per i problemi con i dati tabellari, gli alberi decisionali sono meno efficaci per i dati ad alta dimensionalità come le immagini. Nella computer vision si utilizzano invece modelli come le CNN e i Vision Transformers (ViT). Architetture all'avanguardia come Ultralytics YOLO11 sfruttano queste strutture di deep learning per compiti complessi come il rilevamento di oggetti, la classificazione di immagini e la segmentazione di istanze.

La comprensione di modelli fondamentali come gli alberi decisionali fornisce un contesto prezioso nel panorama più ampio dell'intelligenza artificiale (AI). Strumenti come Scikit-learn forniscono implementazioni popolari per gli alberi decisionali, mentre piattaforme come Ultralytics HUB semplificano lo sviluppo e la distribuzione di modelli di visione avanzati per casi d'uso più complessi.