Entscheidungsbäume sind ein Instrument der Entscheidungsunterstützung, das es Nutzern ermöglicht, komplexe Entscheidungen in einer strukturierten und transparenten Weise zu treffen. Sie werden häufig in der Business Intelligence und im Bereich der Data Science eingesetzt, um die Quality of Decisionen Chicken Road casino zu verbessern.
Die Geschichte des Entscheidungsbäumes
Der Begriff "Entscheidungsbäume" wurde von dem Mathematiker Ronald A. Howard 1966 eingeführt. Er entwickelte das Konzept, um komplexe Entscheidungen in einem Rahmen darzustellen, der die verschiedenen Optionen und ihre möglichen Ergebnisse abbildet. Howard argumentierte, dass Menschen häufig mit einer Vielzahl von Informationen konfrontiert sind, wenn sie eine Entscheidung treffen müssen, und dass diese Informationen oft unvollständig oder ungenau sind.
Grundlagen des Entscheidungsbäumes
Ein Entscheidungsbäume besteht aus mehreren Komponenten:
- Knoten : Jeder Knoten stellt eine Entscheidung oder ein Ereignis dar. Es gibt zwei Arten von Knoten: Attribute und Entscheidungen.
- Attribute : Diese sind die Merkmale, die für jede mögliche Situation relevant sind. Beispiele könnten sein:
- Alter des Kunden
- Einkommen des Kunden
- Produktkategorie
- Entscheidungen : Diese stellen die möglichen Aktionen dar, die auf der Grundlage der Attribute getroffen werden können.
- Kanten : Die Kanten verbinden die Knoten und zeigen den Fluss der Informationen zwischen ihnen.
Der Entscheidungsbäume wird durch eine hierarchische Struktur geprägt. Jeder Knoten hat einen Satz von Attributen, die für ihn relevant sind. Die Attribute werden in einer bestimmten Reihenfolge angeordnet, um sicherzustellen, dass alle möglichen Situationen abgedeckt werden.
Arten von Entscheidungsbäumen
Es gibt verschiedene Arten von Entscheidungsbäumen, die je nach Anwendungsfeld und der Art der Entscheidungsunterstützung entwickelt wurden. Einige der bekanntesten Arten sind:
- Klassifizierungsbäume : Diese werden verwendet, um Klassenzuordnungen vorherzusagen. Beispiele könnten sein:
- Vorhersage von Verkaufszahlen
- Vorhersage der Wahrscheinlichkeit einer Zahlungsausfall
- Regressionsbäume : Diese werden verwendet, um kontinuierliche Werte vorherzusagen. Beispiele könnten sein:
- Vorhersage des Einkommens eines Kunden
- Vorhersage der Lebensdauer eines Produkts
Entwicklung und Implementierung
Die Entwicklung und Implementierung eines Entscheidungsbäumes erfordert mehrere Schritte:
- Datenerfassung : Die relevanten Daten müssen gesammelt und vorbereitet werden.
- Modellierung : Das Modell wird auf der Grundlage der erhobenen Daten entwickelt. Dazu gehören die Auswahl der Attributen, die Definition der Entscheidungen und die Einstellung der Kanten.
- Training : Die Modelle werden anhand der Trainingsdaten trainiert. Dieser Prozess kann mehrere Stunden oder Tage dauern, je nach Größe des Datenbestands.
- Implementierung : Das finale Modell wird in ein Produktionsumfeld implementiert.
Beispiel
Ein Beispiel für einen Entscheidungsbäume ist die Beurteilung der Wahrscheinlichkeit einer Zahlungsausfall. Ein Kreditkunden verfügt über ein Einkommen von 50000 Euro pro Jahr und hat in den letzten drei Jahren keine Rückstände erwirtschaftet.
In diesem Fall kann ein Entscheidungsbäumes wie folgt aussehen:
- Knoten:
- Einkommen des Kunden (Attribut)
- Zahlungsausfall (Entscheidung)
- Historie der Zahlungsverpflichtungen (Attribut)
- Kanten:
- Wenn das Einkommen über 50000 Euro pro Jahr liegt, dann ist die Wahrscheinlichkeit einer Zahlungsausfall sehr gering.
- Wenn es keine Rückstände in den letzten drei Jahren gab, dann ist die Wahrscheinlichkeit einer Zahlungsausfall sehr gering.
Conclusion
Entscheidungsbäume sind ein nützliches Instrument zur Entscheidungsunterstützung. Sie bieten eine strukturierte und transparente Weise, um komplexe Entscheidungen zu treffen. Die Entwicklung und Implementierung eines Entscheidungsbäumes erfordert mehrere Schritte, einschließlich der Datenerfassung, Modellierung, Training und Implementierung.
Die Beurteilung von Entscheidungsbäumen ist wichtig, um sicherzustellen, dass sie ihre Ziele erreichen. Dies kann durch die Verwendung verschiedener Maßstäbe, wie z.B. Precision, Recall und F1-Score erfolgen.
