Entscheidungsbäume sind ein beliebter Algorithmus, der sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet wird. Sie funktionieren durch rekursive Partitionierung der Daten in Teilmengen auf der Grundlage von Merkmalen, die die Zielvariable am besten trennen.
Schritte zur Erstellung von Prognosen und zur Entscheidungsfindung
1. Baumkonstruktion
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Wurzelknoten: Beginnt mit dem gesamten Dataset.
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Merkmalsauswahl: Es wählt das beste Merkmal aus, um die Daten in Teilmengen aufzuteilen. Das 'beste' Merkmal wird durch ein Kriterium (wie Gini-Verunreinigung oder Informationsgewinn) bestimmt.
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Aufteilen: Teilt die Daten auf der Grundlage der gewählten Merkmalswerte in Teilmengen auf.
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Rekursive Aufteilung: Setzt diesen Prozess für jede Teilmenge fort, wobei Verzweigungen oder Knoten erstellt werden, bis bestimmte Abbruchkriterien erfüllt sind (wie das Erreichen einer maximalen Tiefe oder zu wenige Stichproben).
2. Entscheidungsfindung und Vorhersage
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Überquerung: Bei der Erstellung von Vorhersagen für neue Daten wird der Baum auf der Grundlage der Werte der Merkmale für diesen Datenpunkt durchlaufen.
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Knotenauswertung: An jedem Knotenpunkt wird der Wert des Merkmals anhand eines Schwellenwerts geprüft, und der Baum wird um den entsprechenden Zweig erweitert.
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Blattknoten: Schließlich erreicht sie einen Blattknoten, der die endgültige Vorhersage oder Entscheidung trifft.
3. Behandlung kategorischer und numerischer Merkmale
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Bei kategorialen Merkmalen können die Entscheidungsbäume einfach nach verschiedenen Kategorien aufgeteilt werden.
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Bei numerischen Merkmalen versuchen Entscheidungsbäume verschiedene Schwellenwerte, um die Daten optimal aufzuteilen.
4. Umgang mit Overfitting
- Entscheidungsbäume sind anfällig für eine Überanpassung. Techniken wie das Beschneiden, die Begrenzung der Baumtiefe oder die Festlegung einer Mindestanzahl von Stichproben, die für die Aufteilung eines Knotens erforderlich sind, helfen, eine Überanpassung zu verhindern.
5. Vorhersagezuverlässigkeit und -wahrscheinlichkeit
- Bei der Klassifizierung können Entscheidungsbäume auf der Grundlage der Verteilung der Proben in den Blattknoten Klassenwahrscheinlichkeiten liefern. Bei der Regression liefern sie kontinuierliche Ergebnisse auf der Grundlage des Durchschnitts- oder Mehrheitswertes in den Blattknoten.
6. Interpretierbarkeit
- Einer der größten Vorteile von Entscheidungsbäumen ist ihre Interpretierbarkeit. Sie sind leicht zu visualisieren und zu verstehen und geben Aufschluss darüber, welche Merkmale für die Entscheidungsfindung am wichtigsten sind.
7. Ensemble Methods
- Entscheidungsbäume können in Ensemble-Methoden wie Random Forests oder Gradient Boosting kombiniert werden, um die Leistung und Robustheit zu verbessern.
Entscheidungsbäume bieten einen einfachen, aber leistungsstarken Ansatz zur Modellierung komplexer Beziehungen in Daten. Sie haben jedoch Probleme mit bestimmten Datentypen, die sich nicht gut anhand einfacher Entscheidungsgrenzen aufteilen lassen, oder wenn es verrauschte oder irrelevante Merkmale gibt.
