b"\n_START_ARTICLE_\nAlbero di decisione\n_START_PARAGRAPH_\nNella teoria delle decisioni (per esempio nella gestione dei rischi), un albero di decisione \xc3\xa8 un grafo di decisioni e delle loro possibili conseguenze, (incluso i relativi costi, risorse e rischi) utilizzato per creare un 'piano di azioni' (plan) mirato ad uno scopo (goal). Un albero di decisione \xc3\xa8 costruito al fine di supportare l'azione decisionale (decision making)._NEWLINE_Nel machine learning un albero di decisione \xc3\xa8 un modello predittivo, dove ogni nodo interno rappresenta una variabile, un arco verso un nodo figlio rappresenta un possibile valore per quella propriet\xc3\xa0 e una foglia il valore predetto per la variabile obiettivo a partire dai valori delle altre propriet\xc3\xa0, che nell'albero \xc3\xa8 rappresentato dal cammino (path) dal nodo radice (root) al nodo foglia._NEWLINE_Normalmente un albero di decisione viene costruito utilizzando tecniche di apprendimento a partire dall'insieme dei dati iniziali (data set), il quale pu\xc3\xb2 essere diviso in due sottoinsiemi: il training set sulla base del quale si crea la struttura dell'albero e il test set che viene utilizzato per testare l'accuratezza del modello predittivo cos\xc3\xac creato._NEWLINE_Nel data mining un albero di decisione viene utilizzato per classificare le istanze di grandi quantit\xc3\xa0 di dati (per questo viene anche chiamato albero di classificazione). In questo ambito un albero di decisione descrive una struttura ad albero dove i nodi foglia rappresentano le classificazioni e le ramificazioni l'insieme delle propriet\xc3\xa0 che portano a quelle classificazioni. Di conseguenza ogni nodo interno risulta essere una macro-classe costituita dall'unione delle classi associate ai suoi nodi figli._NEWLINE_Il predicato che si associa ad ogni nodo interno (sulla base del quale avviene la ripartizione dei dati) \xc3\xa8 chiamato  condizione di split._NEWLINE_In molte situazioni \xc3\xa8 utile definire un criterio di arresto (halting), o anche criterio di potatura (pruning) al fine di determinarne la profondit\xc3\xa0 massima. Questo perch\xc3\xa9 il crescere della profondit\xc3\xa0 di un albero (ovvero della sua dimensione) non influisce direttamente sulla bont\xc3\xa0 del modello. Infatti, una crescita eccessiva della dimensione dell'albero potrebbe portare solo ad aumento sproporzionato della complessit\xc3\xa0 computazionale rispetto ai benefici riguardanti l'accuratezza delle previsioni/classificazioni._NEWLINE_Una sua evoluzione \xc3\xa8 la tecnica foresta casuale (random forest)."