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Cos'è un albero decisionale e come crearne uno

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Prendere buone decisioni è difficile, soprattutto quando si hanno più opzioni e non si è certi del risultato. Gli alberi decisionali offrono un modo chiaro per mappare le scelte e le loro potenziali conseguenze, aiutandoti a prendere decisioni più intelligenti con sicurezza.

In questo articolo parleremo di cosa sono gli alberi decisionali, di come funzionano e di come creare i propri. Che tu stia analizzando i dati o semplicemente cercando di prendere una decisione aziendale complessa, gli alberi decisionali possono essere la tua arma segreta per superare l'incertezza.

Cos'è un albero decisionale?

Un albero decisionale è un diagramma a forma di albero capovolto che mostra le diverse scelte e i possibili risultati di una decisione. È essenzialmente una guida per il processo decisionale, con ogni fork che rappresenta una scelta che devi prendere.

Ogni albero decisionale è composto da tre parti principali:

  • Nodi: questi sono i punti in cui vengono prese le decisioni o vengono mostrati i risultati.
  • Rami: collegano i nodi e rappresentano le scelte o i risultati disponibili.
  • Foglie: queste sono i risultati finali al termine di ogni percorso.

Questa semplice struttura rende le decisioni complesse più facili da capire e comunicare. A differenza degli algoritmi complicati o dei fogli di calcolo densi, gli alberi decisionali mostrano il tuo processo di pensiero in un modo che quasi tutti possono seguire.

A cosa serve un albero decisionale?

Gli alberi decisionali non sono solo strumenti teorici: hanno applicazioni reali in molti campi, tra cui:

  • Classificazione: gli alberi decisionali classificano i dati in gruppi distinti. Ad esempio, un servizio di posta elettronica può utilizzare un albero decisionale per ordinare i messaggi in "spam" o "non spam" in base a caratteristiche specifiche.
  • Regressione: gli alberi decisionali possono prevedere valori continui, come stimare quanto potrebbe spendere un cliente in base alla cronologia di navigazione.
  • Analisi delle decisioni aziendali: le aziende utilizzano alberi decisionali per valutare le opzioni quando lanciano nuovi prodotti, entrano in nuovi mercati o prendono decisioni di investimento.

Scoprirai che gli alberi decisionali vengono utilizzati per la segmentazione dei clienti (determinare quali clienti sono propensi a rispondere a offerte specifiche), le diagnosi mediche (aiutare i medici a escludere le condizioni in base ai sintomi) e l'approvazione dei prestiti (decidere se è probabile che un richiedente rimborsi il prestito).

Quando i team interfunzionali devono affrontare decisioni complesse, gli alberi decisionali forniscono un linguaggio comune che tutti possono capire.

Come funzionano gli alberi decisionali

Gli alberi decisionali suddividono le decisioni complesse in una serie di scelte più semplici. Il processo inizia con una singola domanda nel nodo superiore, poi si dirama in base alle possibili risposte.

In ogni nodo, l'albero pone una domanda su una funzionalità specifica dei tuoi dati. Ad esempio: "Il cliente ha più di 30 anni?" o "Questa persona ha mancato un pagamento nell'ultimo anno?" Le risposte determinano quale ramo seguire.

La matematica alla base di questo processo implica concetti come:

  • Splitting: divisione dei dati in sottoinsiemi in base ai valori delle funzionalità
  • Misure di impurità: calcola quanto sono misti i dati in ogni nodo
  • Percorsi decisionali: la sequenza di decisioni che porta a un risultato particolare

L'obiettivo è creare split (suddivisioni) che separino nel modo più efficace i dati in gruppi significativi. I buoni alberi decisionali effettuano gli split più informativi fin dalle prime fasi, separando i dati nel modo più pulito possibile con ogni decisione.

Tipi di alberi decisionali

Gli alberi decisionali sono disponibili in diverse varietà, ognuna adatta a scopi specifici:

  • Alberi di classificazione: questi modelli prevedono categorie o classi, ad esempio se una transazione è fraudolenta o legittima.
  • Alberi di regressione: prevedono valori numerici continui, come il prezzo di una casa o la pressione sanguigna di un paziente.

Alcuni alberi decisionali utilizzano split binari (domande sì/no), mentre altri utilizzano split a più vie (domande con più risposte possibili). I modelli più diffusi includono CART (alberi di classificazione e regressione), che utilizza gli split binari per costruire alberi semplici ma potenti.

Il tipo di albero decisionale che scegli dipende dalle tue esigenze specifiche e dal tipo di dati che stai utilizzando. Pianificazione strategica: spesso trae vantaggio dall'avere più tipi di alberi per analizzare diversi aspetti di una decisione aziendale.

Vantaggi e svantaggi degli alberi decisionali

Come ogni strumento, gli alberi decisionali hanno i loro punti di forza e limiti.

I vantaggi chiave includono:

  • Interpretabilità: chiunque può seguire la logica, non è richiesta alcuna laurea in statistica.
  • Preparazione minima dei dati: funzionano con dati numerici e categoriali senza troppa pre-elaborazione.
  • Versatilità: possono gestire vari tipi di problemi e dati.
  • Chiarezza visiva: la struttura ad albero rende le decisioni complesse più facili da capire.
  • Gestisce i valori mancanti: molti algoritmi possono aggirare i dati incompleti.

Le limitazioni più notevoli sono:

  • Overfitting: senza vincoli adeguati, gli alberi possono diventare troppo complessi e avere prestazioni scadenti sui nuovi dati.
  • Instabilità: piccoli cambiamenti nei dati a volte possono portare ad alberi completamente diversi.
  • Propensione verso funzionalità con molti livelli: gli alberi possono conferire troppa importanza alle variabili con numerose categorie.
  • Precisione limitata per alcuni problemi: alcune relazioni complesse non possono essere catturate bene dalla struttura ad albero.


Comprendere questi compromessi ti aiuta a decidere quando usare gli alberi decisionali e quando altri metodi potrebbero essere più appropriati. Un processo decisionale efficace spesso implica sapere quale strumento si adatta a quale situazione.

Come creare un albero decisionale

La creazione di un albero decisionale efficace prevede cinque passaggi chiave. Sia che tu stia utilizzando un software specializzato o ne stia disegnando uno a mano, seguire questo processo ti aiuterà a costruire un albero decisionale che migliori davvero il tuo processo decisionale.

Definisci il problema e l'obiettivo

Identifica quale decisione devi prendere. Stai cercando di prevedere il comportamento dei clienti? Devi diagnosticare un problema? Devi scegliere tra le opzioni di investimento?

Sii specifico:

  • Sulla domanda a cui stai cercando di rispondere
  • Su quale sia la tua variabile target (cosa stai cercando di prevedere o decidere)
  • Sugli input che potrebbero influenzare questo risultato


Questa chiarezza assicura che il tuo albero decisionale risolva il problema giusto. Durante le sessioni di brainstorming, i team spesso scoprono che stanno risolvendo diversi problemi. Un albero decisionale obbliga tutti ad allinearsi esattamente sulla domanda che deve essere risolta.

Raccogli e prepara i tuoi dati

Le buone decisioni richiedono dati validi. Raccogli informazioni:

  • Pertinenti alla tua decisione
  • Il più complete possibili
  • Accurate e aggiornate

Pulisci i tuoi dati gestendo i valori mancanti, correggendo gli errori e formattando in modo coerente. Potrebbe essere necessario codificare numericamente le variabili categoriali (come colori o tipi di clienti). La qualità del tuo albero decisionale è direttamente collegata alla qualità dei tuoi dati.

Molti team utilizzano piattaforme di condivisione delle conoscenze per raccogliere e organizzare queste informazioni, soprattutto quando è necessario l'input di più reparti.

Scegli la funzionalità migliore da suddividere

È proprio qui che entra in gioco Confluence. Devi determinare quale fattore separerà più efficacemente i tuoi dati in gruppi significativi.

Gli algoritmi dell'albero decisionale utilizzano misure come:

  • Impurità di Gini: misura la frequenza con cui un elemento scelto a caso viene etichettato in modo errato
  • Guadagno: calcola quanta incertezza viene ridotta suddividendo una particolare funzionalità
  • Test chi quadrato: determina se esiste una relazione significativa tra le variabili categoriali

L'obiettivo è trovare lo split che crei la separazione più netta tra i risultati. Strumenti come il framework DACI possono aiutare i team a valutare quali fattori dovrebbero influenzare le decisioni chiave.

Suddividi il set di dati

Una volta identificata la funzionalità migliore, suddividi i tuoi dati in base ai valori di tale funzionalità. Ogni split dovrebbe avvicinarti a una decisione più chiara.

Diamo un'occhiata a un esempio di albero decisionale: se stai decidendo a quali progetti dare priorità e hai stabilito che l'impatto aziendale è il fattore più importante, potresti suddividere i progetti in gruppi in base ai livelli di impatto:

  • Alto impatto (obiettivi strategici)
  • Impatto medio (miglioramenti operativi)
  • Basso impatto (funzionalità interessanti)


Ogni ramo dovrebbe avvicinarti a una decisione sulla priorità del progetto. Una mappatura efficace dei processi può aiutare a visualizzare come questi split creino percorsi diversi verso le decisioni.

Ripeti il processo

Continua a suddividere ogni ramo utilizzando le migliori funzionalità disponibili per quel sottoinsieme di dati. Continua finché non raggiungi una condizione di arresto, ad esempio:

  • È stata raggiunta la profondità massima dell'albero
  • Tutti i campioni in un nodo appartengono alla stessa classe
  • Un'ulteriore suddivisione non migliorerebbe significativamente i risultati
  • È stato raggiunto il numero minimo di campioni per foglia

Ricorda che più il tuo albero è profondo, più diventa complesso e potenzialmente sovradimensionato. Bilancia i dettagli con la generalizzabilità per ottenere i risultati migliori.

Le best practice per l'utilizzo degli alberi decisionali

Per ottenere il massimo dal tuo generatore di alberi decisionali, segui queste pratiche comprovate:

  • Elimina gli eccessi per migliorare le prestazioni: proprio come i giardinieri potano gli alberi per farli crescere, i data scientist "potano" gli alberi decisionali rimuovendo i rami che non migliorano in modo significativo le previsioni. Ciò riduce l'overfitting e rende il modello più affidabile in base a nuovi dati.
  • Gestisci i valori mancanti in modo appropriato: anziché scartare i dati con valori mancanti, adotta strategie come le suddivisioni surrogate usando le variabili correlate come sostituzioni o facendo avanzare i valori mancanti in entrambi i percorsi (sì/no) per calcolare la media dei risultati.
  • Distribuisci le classi in modo equilibrato: se ti stai occupando di eventi rari, assicurati che il tuo albero non preveda ogni volta il risultato più comune. Tecniche come l'oversampling delle classi minoritarie o l'utilizzo di metriche ponderate possono essere utili.
  • Convalida con nuovi dati: testa sempre il tuo albero decisionale in base a dati che non hai mai inserito prima per assicurarti che si propaghino in modo corretto.

Queste best practice aiutano a garantire che i tuoi alberi decisionali forniscano informazioni autentiche, anziché limitarsi a memorizzare i dati di addestramento. Strumenti efficaci per la collaborazione nei progetti possono aiutare i team a implementare queste pratiche in modo coerente.

Crea alberi decisionali efficaci con Confluence

Gli strumenti visivi possono migliorare notevolmente il modo in cui crei e condividi gli alberi decisionali. Le lavagne Confluence rendono la creazione, il perfezionamento e la collaborazione sugli alberi decisionali più semplice che mai.

Con le lavagne online di Confluence, puoi:

  • Disegnare alberi decisionali a cui tutti possano accedere e facili da capire.
  • Collaborare in tempo reale mentre i team perfezionano i punti decisionali.
  • Aggiungere contesto e documentazione di supporto direttamente all'albero.
  • Condividere la tua logica decisionale con gli stakeholder in tutta l'organizzazione.

Questo approccio assicura che i tuoi alberi decisionali non siano solo esercizi teorici, ma strumenti pratici che portano a risultati migliori. La natura visiva degli alberi decisionali li rende ideali per la collaborazione in team, consentendo a tutti di comprendere decisioni complesse a colpo d'occhio.

È tutto pronto per iniziare a creare alberi decisionali migliori che portino a scelte più intelligenti? Usa il modello di albero decisionale gratuito

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