Un algoritmo dell'albero decisionale è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico supervisionato utilizzato per problemi di classificazione e regressione. Funziona suddividendo il set di dati in sottoinsiemi più piccoli e quindi analizzando ogni sottoinsieme utilizzando regole decisionali come l'entropia o gli indici di gini. Continua a suddividere i sottoinsiemi finché non raggiunge un nodo foglia con una previsione o una classificazione. Il risultato finale è una struttura ad albero con una serie di rami che rappresentano le decisioni prese in ogni punto del set di dati.
Come funziona un algoritmo ad albero decisionale?