L'apprendimento dell'albero decisionale è una tecnica di apprendimento automatico supervisionato utilizzata per creare un modello predittivo. Viene utilizzato per mappare le osservazioni su un elemento su un insieme predefinito di classi. L'albero decisionale viene generato suddividendo un set di dati in sottoinsiemi basati sull'esito dei test precedenti. Ogni suddivisione successiva si basa sul fatto che una condizione sia vera o falsa e ognuna di queste suddivisioni secondarie produrrà un ramo nell'albero decisionale. Per determinare la suddivisione migliore, viene utilizzata una misura di impurità come l'entropia o Gini per misurare i dati in ogni fase. Nella fase finale, quando tutte le suddivisioni sono state effettuate e tutte le condizioni sono state valutate, l'output finale di un albero decisionale è una raccolta di regole che possono essere utilizzate per la previsione.
Descrivere il processo di apprendimento dell'albero decisionale.