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Albero decisionale
A decision tree is a machine learning model that makes decisions by asking a sequence of simple questions about the data, organized in a tree shape: starting from a root, it goes down through nodes representing tests on a feature (is age over 30? does income exceed a threshold?) and arrives at a leaf containing the final prediction. It is arguably the most intuitive machine learning model, since it mirrors how a human would reason through successive categories.
A decision tree is a machine learning model that makes decisions by asking a sequence of simple questions about the data, organized in a tree shape: starting from a root, it goes down through nodes representing tests on a feature (is age over 30? does income exceed a threshold?) and arrives at a leaf containing the final prediction. It is arguably the most intuitive machine learning model, since it mirrors how a human would reason through successive categories.
During training, the algorithm looks, at each node, for the question that splits the data in the way most useful for separating classes or reducing error, using measures such as Gini impurity or entropy for classification, and variance for regression. The process repeats recursively on the resulting subsets until a stopping criterion is reached, such as a maximum depth or a minimum number of examples per leaf. A tree that is too deep tends to memorize the training data instead of generalizing, which is why pruning techniques are applied to cut away the least useful branches.
Decision trees are everywhere in applied AI precisely because of their transparency: credit scoring, medical triage, automated approval rules, simple recommendation systems. They are also the fundamental building block of more powerful models like random forest and gradient boosting, which combine many trees to achieve more accurate and stable predictions.
The idea of representing decisions as tree structures belongs to decision theory and predates computing; in machine learning the algorithm developed from the 1960s and 70s onward, with contributions such as CHAID and the systematization carried out by Leo Breiman and colleagues in the 1984 text Classification and Regression Trees, and by Ross Quinlan with the ID3 and C4.5 algorithms. The name simply describes the shape of the structure: a trunk that branches into increasingly specific decisions.
Un albero decisionale è un modello di machine learning che prende decisioni ponendo una sequenza di domande semplici sui dati, organizzate ad albero: si parte da una radice, si scende attraverso nodi che rappresentano test su una caratteristica (è maggiore di 30 anni? il reddito supera una soglia?) e si arriva a una foglia che contiene la previsione finale. È forse il modello più intuitivo del machine learning, perché ricalca il modo in cui un essere umano ragionerebbe per categorie successive.
Durante l'addestramento l'algoritmo cerca, a ogni nodo, la domanda che divide i dati nel modo più utile a separare le classi o a ridurre l'errore, usando misure come l'impurità di Gini o l'entropia per la classificazione, e la varianza per la regressione. Il processo si ripete ricorsivamente sui sottoinsiemi risultanti finché non si raggiunge un criterio di arresto, come una profondità massima o un numero minimo di esempi per foglia. Un albero troppo profondo tende a memorizzare i dati di addestramento invece di generalizzare, per questo si applicano tecniche di potatura che tagliano i rami meno utili.
Gli alberi decisionali sono ovunque nell'AI applicata proprio per la loro trasparenza: scoring del credito, triage medico, regole di approvazione automatica, sistemi di raccomandazione semplici. Sono anche il mattone fondamentale di modelli più potenti come random forest e gradient boosting, che combinano molti alberi per ottenere previsioni più accurate e stabili.
L'idea di rappresentare decisioni come strutture ad albero appartiene alla teoria delle decisioni ed è più antica dell'informatica; nel machine learning l'algoritmo si sviluppa a partire dagli anni '60 e '70, con contributi come CHAID e con la sistematizzazione operata da Leo Breiman e colleghi nel testo Classification and Regression Trees del 1984, e da Ross Quinlan con gli algoritmi ID3 e C4.5. Il nome descrive semplicemente la forma della struttura: un tronco che si dirama in decisioni sempre più specifiche.
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