Învățarea arborelui decizional folosește un model predictiv cu ramuri informaționale similare cu un arbore pentru a aduna ipoteze și a face o judecată asupra valorii unui articol. Sistemul este utilizat pentru învățarea automată, statistici și extragerea datelor. Arborii de decizie sunt cunoscuți și ca arbori de regresie sau de clasificare, în funcție de scopul pentru care sunt utilizați.
Procesul de învățare a arborelui de decizie implică trecerea de la o ramură la alta a informației. La atingerea fiecărui element, fie prin intermediul computerului sau al unei persoane, trebuie să se stabilească dacă se aplică sau nu articolului țintă. Odată ce fiecare ramură a fost explorată, răspunsurile pot fi folosite pentru a determina valoarea.
În esență, învățarea arborelui de decizie este procesul de răspuns la întrebări. Fiecare răspuns înaintează procesul până când există suficiente informații pentru a lua o decizie. De exemplu, un copac simplu poate începe prin a întreba care dintre cele două obiecte să cumpere. O întrebare poate întreba dacă obiectul este util, în timp ce alta ar putea întreba dacă un articol are un preț mai bun decât celălalt. Punând toate aceste întrebări, este de obicei posibil să se determine care acțiune este mai benefică din punct de vedere statistic.
Învățarea arborelui decizional explorează și subcategorii. Răspunsul la o întrebare poate duce la alta. Acest lucru ar putea duce la unele ramuri să aibă multe sub-ramuri, în timp ce altele sunt mai puțin elaborate, deoarece este ușor să răspunzi la întrebare. Urmărirea procesului în acest mod permite utilizatorului să dezvolte o evaluare mai detaliată a articolului.
O altă posibilă utilizare a învățării arborelui de decizie este categorizarea. În loc ca fiecare întrebare să conducă la o singură decizie, un corp de informații este împărțit în diferite zone, pe baza răspunsului pentru fiecare ramură. Odată ce toate ramurile au fost clasificate, același proces poate fi rulat și pe fiecare categorie.
Învățarea arborelui de decizie progresează de obicei de la nivelul superior în jos. Nu tinde să dea înapoi. Odată ce la o întrebare s-a răspuns complet, de obicei nu este nevoie să vă referiți la ea din nou până când rezultatele sunt compilate.
Rezultatele învățării arborelui de decizie pot fi exprimate într-o varietate de moduri. Ele pot fi răspunsul la o întrebare da sau nu sau un număr, cum ar fi un preț sau o perioadă de timp. Rezultatele pot, de asemenea, să dezvăluie identitatea unui anumit obiect și astfel să denumească clasa căreia îi aparține.