Significato parola da De Mauro (www.demauroparavia.it):
de|ci|sió|ne
s.f.
1 FO il decidere scegliendo fra varie possibilità, risoluzione, deliberazione: prendere, maturare una d., rimettersi alle decisioni di qcn.
2 TS dir., sentenza che risolve una controversia, una causa
3 FO prontezza, sicurezza nell’agire: agire con d., in quella circostanza ha dimostrato molta d., rispondere con d.
4 OB di qcs., separazione, divisione | ciò che è diviso
de|cì|de|re
v.tr. e intr.
FO
1 v.tr., risolvere, spec. una controversia e sim.: è una questione che non possiamo d. noi
2 v.tr., stabilire: bisogna d. la data; ho deciso di uscire | scegliere: hai deciso il colore del vestito?
3 v.tr. BU convincere: l’ho deciso a venire
4a v.tr. FO determinare: quella battaglia decise l’esito della guerra
4b v.intr. (avere) CO essere decisivo, determinante rispetto ai fini di qcs.: quell’incontro decise della sua vita
5 v.tr. LE staccare, separare
Etimologia (www.etimo.it):
Informazioni enciclopediche da Wikipedia (www.wikipedia.org):
Decisione
La decisione è la scelta di intraprendere un'azione, tra più alternative considerate (opzioni), da parte di un individuo o di un gruppo (decisore). Nel processo che porta alla decisione (decision making) si possono distinguere due momenti:
- la deliberazione, nella quale il decisore prende in considerazione le varie opzioni e valuta le motivazioni pro e contro ciascuna;
- la scelta, ossia la selezione di un'opzione, tra quelle prese in considerazione, in base all'esito della valutazione effettuata.
Perchè si possa parlare propriamente di decisione è necessario che il decisore abbia di fronte a sè una pluralità di opzioni: la "scelta obbligata", in assenza di alternative, non è una decisione. La decisione è un elemento essenziale della libertà: l'azione libera è quella che viene scelta.
Il processo decisionale è oggetto di studio di una pluralità di discipline: filosofia, logica, matematica, statistica, psicologia, sociologia, economia, politologia ecc. L'approccio allo studio delle decisioni si può, con una certa approssimazione, distinguere in descrittivo e normativo. Chi adotta un approccio descrittivo cerca di scoprire come effettivamente vengono prese le decisioni nei diversi contesti; invece, chi adotta un approccio normativo cerca di individuare il modo con cui le decisioni dovrebbero essere prese facendo riferimento ad ideali decisori razionali.
Certezza, rischio e incertezza
Per poter decidere in modo razionale il decisore deve conoscere le opzioni disponibili e le conseguenze che possono scaturire da ciascuna. Spesso, però, il decisore non dispone di informazioni complete, nel senso che ignora talune opzioni o non è in grado di prevedere tutte le conseguenze ad esse associate.
D'altra parte le conseguenze delle decisioni non dipendono solo dal corso d'azione prescelto ma anche dalle condizioni del contesto nel quale il processo decisione si svolge, il cosiddetto stato di natura. Una decisione, pertanto, è caratterizzata dall'azione prescelta, dallo stato di natura e dalle conseguenze dell'azione (il risultato). Secondo il grado di conoscenza dello stato di natura da parte del decisore si distinguono:
- decisioni in situazioni di certezza, se il decisore conosce lo stato di natura;
- decisioni in situazioni di rischio, se il decisore, pur non conoscendo lo stato di natura, dispone tuttavia di una misura della probabilità associata a ciascun possibile stato di natura;
- le decisioni in situazioni di incertezza, se il decisore non conosce nè lo stato di natura né le probabilità associate ai possibili stati di natura.
Decisioni individuali, collettive e strategiche
In base al numero di attori coinvolti si distinguono:
- decisioni individuali, assunte da un solo individuo per sè stesso;
- decisioni collettive, assunte per un gruppo da un individuo, dal gruppo stesso o da un altro gruppo. Le decisioni collettive pongono particolari problemi, infatti:
- devono essere accettare dai membri del gruppo, che porranno in essere le azioni decise; occorre, pertanto, che chi decide abbia il potere di prendere decisioni per tutti;
- quando la decisione è presa da una pluralità di individui, occorrono delle regole per trasformare le scelte di ciascuno di essi nella scelta collettiva (ad esempio, la regola della maggioranza).
Un caso particolare sono le decisioni strategiche (o interdipendenti) nelle quali lo stato di natura è determinato, in tutto o in parte, dalle decisioni di altri decisori, sicché il risultato di una decisione dipende non solo dalla stessa ma anche da decisioni altrui. Si tratta di situazioni formalizzate nel concetto di gioco, oggetto di studio da parte di un'apposita branca della matematica, la teoria dei giochi.
Voci correlate
Albero di decisione:
Nella teoria delle decisioni (per esempio nella gestione dei rischi), un albero di decisione è un grafo di decisioni e delle loro possibili conseguenze, (incluso i relativi costi, risorse e rischi) utilizzato per creare un 'piano di azioni' (plan) mirato ad uno scopo (goal). Un albero di decisione è costruito al fine di supportare l'azione decisionale (decision making).
Nel machine learning un albero di decisione è un modello predittivo, dove ogni nodo interno rappresenta una variabile, un arco verso un nodo figlio rappresenta un possibile valore per quella proprietà e una foglia il valore predetto per la variabile obiettivo a partire da i valori delle altre proprietà, che nell'albero è rappresentato del cammino (path) dalla nodo radice (root) al nodo foglia. Normalmente un albero di decisione viene costruito utilizzando tecniche di apprendimento a partire dall'insieme dei dati iniziali (data set), il quale può essere diviso in due sottoinsiemi: il training set sulla base del quali si crea la struttura dell'albero e il test set che viene utilizzato per testare l'accuratezza del modello predittivo così creato.
Nel data mining un albero di decisione viene utilizzato per classificare le istanze di grandi quantità di dati (per questo viene anche chiamato albero di classificazione). In questo ambito un albero di decisione descrive una struttura ad albero dove i nodi foglia rappresentano le classificazioni e le ramificazioni l'insieme delle proprietà che portano a quelle classificazioni. Di conseguenza ogni nodo interno risulta essere una macro-classe costituita dall'unione delle classi associate ai suoi nodi figli.
Il predicato che si associa ad ogni nodo interno (sulla base del quale avviene la ripartizione dei dati) è chiamato condizione di split.
In molte situazioni è utile definire un criterio di arresto (halting), o anche criterio di potatura (pruning) al fine di determinarne la profondità massima. Questo perché il crescere della profondità di un albero (ovvero della sua dimensioni) non influisce direttamente sulla bontà del modello. Infatti, una crescita eccessiva della dimensione dell'albero potrebbe portare solo ad aumento sporzionato della complessità computazionale rispetto ai benefici riguardanti l'accuratezza delle previsioni/classificazioni.
