Albero decisionale

Un albero decisionale è un modello di machine learning (ML) popolare e intuitivo che utilizza una struttura ad albero per fare previsioni. Funziona suddividendo un set di dati in sottoinsiemi sempre più piccoli 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 foglia rappresenta un risultato o un'etichetta di classe. Poiché la sua struttura assomiglia a un diagramma di flusso, è uno dei modelli più semplici da comprendere e interpretare, il che lo rende una pietra angolare 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 passaggio, con l'obiettivo di rendere i sottogruppi risultanti il più "puri" possibile, il che significa che ogni gruppo è costituito principalmente da punti dati con lo stesso risultato. Questo processo di suddivisione è spesso guidato da criteri come l'impurità di Gini o l'Information Gain, che misurano il livello di disordine o casualità nei nodi.

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

Applicazioni nel mondo reale

Gli alberi decisionali sono versatili e utilizzati sia per attività di classificazione che di regressione in diversi settori.

1. IA nel settore sanitario per la diagnosi: È possibile utilizzare un albero decisionale per creare un modello diagnostico preliminare. Il modello prenderebbe come input (feature) i dati del paziente, come sintomi (febbre, tosse), età ed esiti di laboratorio. L'albero seguirebbe quindi una serie di regole decisionali per prevedere la probabilità di una specifica malattia. Ad esempio, una suddivisione potrebbe basarsi sulla presenza di febbre nel paziente, seguita da un'altra suddivisione sulla gravità della tosse, portando infine a un nodo foglia che suggerisce una probabile diagnosi. Ciò fornisce un percorso chiaro e basato su regole che i professionisti medici possono seguire. 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: Banche e istituti finanziari utilizzano alberi decisionali per determinare l'ammissibilità al prestito. 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 prima dividersi in base al punteggio di credito. Se il punteggio è alto, segue un percorso; se basso, un altro. Le successive divisioni sul reddito e sulla 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 ensemble più complessi che spesso producono una precisione maggiore.

• Random Forests: Questo modello popolare costruisce più alberi decisionali su diversi sottoinsiemi casuali dei dati e delle caratteristiche. Quindi aggrega le loro predizioni (votando per la classificazione o calcolando la media per la regressione), il che migliora le prestazioni e rende il modello più robusto contro l'overfitting.
• Gradient Boosted Trees: Modelli come XGBoost e LightGBM sono tecniche di ensemble avanzate che costruiscono alberi decisionali in sequenza, dove ogni nuovo albero corregge gli errori del precedente.
• K-Means Clustering: È importante distinguere gli alberi decisionali dagli algoritmi di clustering. K-Means è un metodo di apprendimento non supervisionato per raggruppare dati non etichettati, mentre gli alberi decisionali vengono utilizzati per l'apprendimento supervisionato per fare previsioni basate su dati etichettati.
• Reti Neurali Convoluzionali (CNN): Sebbene potenti per problemi con dati tabulari, gli alberi decisionali sono meno efficaci per dati ad alta dimensionalità come le immagini. Nella computer vision, vengono invece utilizzati 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 l'object detection, la classificazione delle immagini e la segmentazione delle istanze.

Comprendere i 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 il deployment di modelli di visione avanzati per casi d'uso più complessi.