Gli alberi decisionali sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico supervisionato utilizzato per le attività di classificazione. A differenza di altri algoritmi di apprendimento automatico, gli alberi decisionali hanno l'ulteriore vantaggio di poter visualizzare le decisioni prese dal modello. Ciò li rende facili da interpretare e spiegare, il che può essere prezioso per fare previsioni negli affari e in altri contesti. Inoltre, gli alberi decisionali non sono soggetti agli stessi tipi di bias o problemi di overfitting a cui potrebbero essere soggetti altri algoritmi, come le reti neurali o le macchine vettoriali di supporto. Tuttavia, gli alberi decisionali possono essere leggermente meno accurati rispetto ad altri modelli, quindi potrebbero non essere sempre la scelta giusta per una determinata attività.
Confronta un albero decisionale con altri tipi di algoritmi di machine learning