Cosa significa "BDT"?

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Gli Alberi Decisionali Potenziati (BDT) sono una tecnica di machine learning usata per migliorare le previsioni o le classificazioni basate sui dati. Funzionano combinando più semplici alberi decisionali per creare un modello più potente.

In un albero decisionale, ogni decisione porta a due o più scelte, creando una struttura ramificata. Questo permette al modello di suddividere i dati in gruppi più piccoli e gestibili. Con i BDT, questi alberi vengono costruiti uno dopo l'altro, con ogni nuovo albero che si concentra nel correggere gli errori di quelli precedenti.

I BDT sono particolarmente utili in situazioni complesse dove è difficile separare i diversi tipi di dati. Vengono spesso usati in campi come la fisica delle particelle, dove gli scienziati devono identificare segnali specifici, come i gruppi di particelle luminose, da molto rumore di fondo. Usando i BDT, i ricercatori riescono a distinguere efficacemente diversi tipi di segnali con alta precisione.