Entscheidungsbäume im maschinellen Lernen verstehen

Aktualisiert auf September 02, 2024 2 Minuten gelesen

Entscheidungsbäume sind ein beliebter Algorithmus, der sowohl für Klassifizierungs- als auch Regressionsaufgaben verwendet wird. Sie funktionieren, indem sie die Daten rekursiv in Teilmengen aufteilen, basierend auf Merkmalen, die die Zielvariable am besten trennen.

Schritte, um Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu treffen

1. Baumbau

• Wurzelknoten: Beginnt mit dem gesamten Datensatz.

• Feature-Auswahl: Wählt das beste Feature aus, um die Daten in Teilmengen aufzuteilen. Das „beste“ Merkmal wird durch ein Kriterium (wie Gini-Verunreinigung oder Informationsgewinn) bestimmt.

• Aufteilen: Teilt die Daten basierend auf den Werten des ausgewählten Features in Teilmengen auf.

• Rekursive Aufteilung: Führt diesen Prozess für jede Teilmenge fort und erstellt Zweige oder Knoten, bis bestimmte Stoppkriterien erfüllt sind (z. B. Erreichen einer maximalen Tiefe oder zu wenige Stichproben).

2. Entscheidungsfindung und Vorhersage

• Durchquerung: Wenn Vorhersagen für neue Daten getroffen werden, wird der Baum auf der Grundlage der Merkmalswerte für diesen Datenpunkt durchlaufen.

• Knotenbewertung: An jedem Knoten wird der Wert des Merkmals anhand eines Schwellenwerts getestet und der Baum entlang der entsprechenden Verzweigung nach unten verschoben.

• Blattknoten: Schließlich erreicht es einen Blattknoten, der die endgültige Vorhersage oder Entscheidung liefert.

3. Umgang mit kategorialen und numerischen Merkmalen

– Bei kategorialen Merkmalen können Entscheidungsbäume einfach nach verschiedenen Kategorien aufgeteilt werden.

– Für numerische Merkmale probieren Entscheidungsbäume verschiedene Schwellenwerte aus, um die Daten optimal aufzuteilen.

4. Umgang mit Überanpassung

• Entscheidungsbäume neigen zur Überanpassung. Techniken wie Beschneiden, Begrenzen der Baumtiefe oder Festlegen einer Mindestanzahl von Stichproben, die zum Teilen eines Knotens erforderlich sind, tragen dazu bei, eine Überanpassung zu verhindern.

5. Vorhersagesicherheit und -wahrscheinlichkeit

• Bei der Klassifizierung können Entscheidungsbäume Klassenwahrscheinlichkeiten basierend auf der Verteilung von Stichproben in Blattknoten liefern. Für die Regression wird eine kontinuierliche Ausgabe basierend auf dem Durchschnitts- oder Mehrheitswert in Blattknoten bereitgestellt.

6. Interpretierbarkeit

• Einer der wesentlichen Vorteile von Entscheidungsbäumen ist ihre Interpretierbarkeit. Sie sind leicht zu visualisieren und zu verstehen und ermöglichen Einblicke in die Funktionen, die für die Entscheidungsfindung am wichtigsten sind.

7. Ensemble-Methoden

– Entscheidungsbäume können in Ensemble-Methoden wie Random Forests oder Gradient Boosting kombiniert werden, um Leistung und Robustheit zu verbessern.

Entscheidungsbäume bieten einen unkomplizierten und dennoch leistungsstarken Ansatz zur Modellierung komplexer Beziehungen innerhalb von Daten. Allerdings haben sie unter Umständen Probleme mit bestimmten Datentypen, die sich aufgrund einfacher Entscheidungsgrenzen nicht gut aufteilen lassen, oder wenn es verrauschte oder irrelevante Merkmale gibt.