Albero decisionale nell'IA: introduzione, tipi e creazione

Un albero decisionale è la rappresentazione denotativa di un processo decisionale. Gli alberi decisionali nell'intelligenza artificiale vengono utilizzati per arrivare a conclusioni basate sui dati disponibili dalle decisioni prese in passato. Inoltre, a queste conclusioni vengono assegnati valori, utilizzati per prevedere il corso dell'azione che sarà probabilmente intrapreso in futuro.

Gli alberi decisionali sono modelli statistici e algoritmici di apprendimento automatico che interpretano e apprendono le risposte da vari problemi e dalle loro possibili conseguenze. Di conseguenza, gli alberi decisionali conoscono le regole del processo decisionale in contesti specifici sulla base dei dati disponibili. Il processo di apprendimento è continuo e basato sul feedback. Ciò migliora il risultato dell'apprendimento nel tempo. Questo tipo di apprendimento è chiamato apprendimento supervisionato. Pertanto, i modelli di albero decisionale sono strumenti di supporto per l'apprendimento supervisionato.

Pertanto, gli alberi decisionali forniscono un processo decisionale scientifico basato su fatti e valori piuttosto che sull'intuizione. Negli affari, le organizzazioni utilizzano questo processo per prendere decisioni aziendali significative.

Impara i corsi di AI e ML dalle migliori università del mondo. Guadagna master, Executive PGP o programmi di certificazione avanzati per accelerare la tua carriera.

Tipo di modelli di albero decisionale

Questi modelli possono essere utilizzati per risolvere problemi a seconda del tipo di dati che richiedono la previsione. Rientrano nelle seguenti categorie:

1. Predizione di variabili continue
2. Previsione di variabili categoriali

1. Previsione di variabili continue

La previsione di variabili continue dipende da uno o più predittori. Ad esempio, i prezzi delle case in una zona possono dipendere da molte variabili come un indirizzo, disponibilità di servizi come una piscina, numero di stanze, ecc. In questo caso, l'albero decisionale prevederà il prezzo di una casa in base a varie variabili i valori. Il valore previsto sarà anche un valore variabile.

Il modello dell'albero decisionale utilizzato per indicare tali valori è chiamato albero decisionale a variabile continua. Vari alberi decisionali continui risolvono problemi di tipo regressivo. In questi casi, i set di dati etichettati vengono utilizzati per prevedere un output continuo, variabile e numerato.

Deve leggere: Come creare un albero decisionale perfetto

2. Previsione di variabili categoriali

La previsione delle variabili categoriali si basa anche su altre variabili categoriali o continue. Tuttavia, invece di prevedere un valore, questo problema riguarda la classificazione di un nuovo set di dati nelle classi di set di dati disponibili. Ad esempio, analizzare un commento su Facebook per classificare il testo come negativo o di supporto. Anche l'esecuzione della diagnosi per la malattia in base ai sintomi di un paziente è un esempio di un modello di albero decisionale variabile categoriale. Gli alberi decisionali delle variabili categoriali risolvono problemi di tipo classificazione in cui l'output è una classe anziché un valore.

Dai un'occhiata: Albero decisionale in R

Come vengono creati gli alberi decisionali nell'intelligenza artificiale

Come suggerisce il nome, l'algoritmo dell'albero decisionale ha la forma di una struttura ad albero. Eppure è invertito. Un albero decisionale parte dalla radice o dal nodo decisionale principale che classifica i set di dati in base ai valori di attributi accuratamente selezionati.

Il nodo radice rappresenta l'intero set di dati. È qui che il primo passaggio dell'algoritmo seleziona la migliore variabile predittiva. Ne fa un nodo decisionale. Classifica inoltre l'intero set di dati in varie classi o set di dati più piccoli.

L'insieme dei criteri per la selezione degli attributi è chiamato Attribute Selection Measures (ASM). L'ASM si basa su misure di selezione, tra cui guadagno di informazioni, entropia, indice di Gini, rapporto di guadagno e così via. Questi attributi, chiamati anche caratteristiche, creano regole decisionali che aiutano nella ramificazione. Il processo di ramificazione divide il nodo radice in sottonodi, suddividendolo ulteriormente in più sottonodi fino a formare nodi foglia. I nodi foglia non possono essere divisi ulteriormente.

Determinare se una data immagine è quella di un gatto o di un cane è un tipico esempio di classificazione. Qui, le caratteristiche o gli attributi potrebbero essere la presenza di artigli o zampe, lunghezza delle orecchie, tipo di lingua, ecc. Il set di dati verrà ulteriormente suddiviso in classi più piccole in base a queste variabili di input fino a ottenere il risultato.

Leggi anche: Classificazione nell'albero decisionale

Conclusione

Gli alberi decisionali sono modelli di apprendimento classici e naturali. Si basano sul concetto fondamentale di divide et impera. Nel mondo dell'intelligenza artificiale, gli alberi decisionali vengono utilizzati per sviluppare macchine di apprendimento insegnando loro come determinare il successo e il fallimento. Queste macchine di apprendimento quindi analizzano i dati in entrata e li archiviano.

Quindi, prendono innumerevoli decisioni basate su esperienze di apprendimento passate. Queste decisioni costituiscono la base per la modellazione predittiva che aiuta a prevedere i risultati dei problemi. Negli affari, le organizzazioni utilizzano queste tecniche per prendere innumerevoli decisioni di piccole e grandi imprese che portano a guadagni o perdite enormi.

Scopri il programma di certificazione avanzato di upGrad in Machine Learning e NLP. Questo corso è stato creato tenendo a mente vari tipi di studenti interessati all'apprendimento automatico, offrendo tutoraggio 1-1 e molto altro.