Vantaggi degli alberi decisionali:
1. Facile da capire: gli alberi decisionali sono semplici da comprendere, anche per i non esperti, consentendo di prendere decisioni in modo efficace e rapido.
2. Rappresentazione visiva: gli alberi decisionali forniscono una rappresentazione visiva dei processi decisionali, facilitandone il seguito e la comprensione.
3. Robustezza: gli alberi decisionali possono gestire un gran numero di variabili di input e possono adattarsi facilmente ai nuovi dati.
4. Applicabile a qualsiasi settore: gli alberi decisionali possono essere utilizzati in qualsiasi settore, inclusi affari, finanza, sanità, produzione e altro ancora.
5. Facile da interpretare: gli alberi decisionali possono fornire informazioni su come vengono prese le decisioni, il che può aiutare a migliorare il processo decisionale nel tempo.
Svantaggi degli alberi decisionali:
1. Overfitting: gli alberi decisionali sono soggetti a overfitting, dove possono tenere conto del rumore o delle fluttuazioni casuali nei dati.
2. Risultati distorti: gli alberi decisionali possono essere distorti se i dati di addestramento sono distorti o se il processo decisionale è errato.
3. Tempi di calcolo elevati: gli alberi decisionali possono richiedere molto tempo per l'addestramento, soprattutto quando le variabili di input sono numerose.
4. Soggetto a errori: gli errori negli alberi decisionali possono essere difficili da rilevare, in particolare se sono presenti molti rami.
5. Flessibilità di output limitata: gli alberi decisionali possono fornire un numero limitato di output, che potrebbe non essere sufficiente per alcuni domini problematici.
Data di pubblicazione: