Decision Tree (Entscheidungsbaum)

Ein Decision Tree, auch als Entscheidungsbaum bezeichnet, ist ein Modellierungswerkzeug in der Künstlichen Intelligenz, das verwendet wird, um Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen, indem es Daten anhand einer Reihe von Regeln analysiert. Es stellt eine Baumstruktur dar, in der jeder Knoten eine Entscheidung oder einen Test darstellt und die Kanten die möglichen Ergebnisse oder Folgeentscheidungen anzeigen.

🌳 Wie funktioniert ein Decision Tree?

Ein Decision Tree basiert auf der Aufteilung der Daten in immer kleinere Untergruppen, basierend auf den Eigenschaften der Datenpunkte. Die Aufteilung erfolgt anhand von Regeln, die auf den Daten angewendet werden. Jeder Knoten des Baums stellt eine Entscheidung oder einen Test dar, der zu einer bestimmten Untergruppe von Datenpunkten führt. Die Blätter des Baums repräsentieren die endgültigen Entscheidungen oder Vorhersagen.

📊 Anwendungen von Decision Trees

Decision Trees finden in vielen Bereichen Anwendung. In der Wirtschaft können sie beispielsweise bei der Kundensegmentierung, der Vorhersage von Verkaufsergebnissen oder der Identifizierung von Betrugsmustern eingesetzt werden. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten oder der Bewertung von Risikofaktoren helfen. Sie werden auch in der Robotik, im Marketing und in der Finanzanalyse eingesetzt.

🔐 Vorteile und Herausforderungen von Decision Trees

Ein Vorteil von Decision Trees ist ihre Fähigkeit, komplexe Entscheidungsprobleme in einfachere Schritte zu zerlegen und leicht verständliche Regeln zu generieren. Sie sind auch robust gegenüber fehlenden oder unvollständigen Daten. Allerdings können Decision Trees anfällig für Overfitting sein, wenn sie zu stark an die Trainingsdaten angepasst werden. Eine angemessene Validierung und Optimierung ist daher wichtig, um gute Ergebnisse zu erzielen.