Mai nella stessa forma
L’algoritmo CART (Classification and Regression Trees) è un algoritmo ampiamente utilizzato per la costruzione di alberi di decisione in machine learning. Gli alberi di decisione sono una forma di modello predittivo che può essere utilizzata sia per problemi di classificazione che per problemi di regressione. Ecco come funziona l’algoritmo CART e come utilizzarlo in Python.
Un Decision Tree (albero decisionale) è un modello di apprendimento automatico che rappresenta una serie di decisioni logiche prese in base ai valori dei attributi. È una struttura ad albero che viene utilizzata per prendere decisioni o fare previsioni a partire dai dati di input.
Random Forest è un algoritmo di apprendimento automatico che si basa sulla creazione di un insieme di alberi decisionali. Ogni albero viene creato utilizzando un subset casuale dei dati di addestramento e produce una previsione. Alla fine, le previsioni di tutti gli alberi vengono combinate attraverso il voto della maggioranza per ottenere la previsione finale.
L’algoritmo Gradient Boosting è una tecnica di apprendimento automatico che si basa sulla creazione sequenziale di modelli deboli, spesso alberi decisionali, per creare un modello più forte in grado di affrontare problemi di regressione e classificazione. L’obiettivo principale del Gradient Boosting è ridurre l’errore del modello combinando i punti deboli dei modelli individuali.