Ein Entscheidungsbaum ist ein Unterstützungswerkzeug mit einer baumartigen Struktur, das wahrscheinliche Ergebnisse, Ressourcenkosten, Dienstprogramme und mögliche Konsequenzen modelliert. Entscheidungsbäume bieten eine Möglichkeit, Algorithmen zu präsentieren. Algorithmen (Algos) Algorithmen (Algos) sind eine Reihe von Anweisungen, die zur Ausführung einer Aufgabe eingeführt werden. Algorithmen werden eingeführt, um den Handel zu automatisieren und Gewinne mit einer Häufigkeit zu generieren, die für einen menschlichen Händler mit bedingten Kontrollanweisungen unmöglich ist . Dazu gehören Branchen, die Entscheidungsschritte darstellen, die zu einem günstigen Ergebnis führen können.
Abbildung 1. Einfacher Entscheidungsbaum (Quelle)
Die Flussdiagrammstruktur enthält interne Knoten, die Tests oder Attribute in jeder Phase darstellen. Jeder Zweig steht für ein Ergebnis für die Attribute, während der Pfad vom Blatt zur Wurzel Regeln für die Klassifizierung darstellt.
Entscheidungsbäume sind eine der besten Formen von Lernalgorithmen, die auf verschiedenen Lernmethoden basieren. Sie verbessern Vorhersagemodelle mit Genauigkeit, einfacher Interpretation und Stabilität. Die Tools passen auch nichtlineare Beziehungen effektiv an, da sie in der Lage sind, Datenanpassungsprobleme wie Regression und Klassifikationen zu lösen.
Zusammenfassung
- Entscheidungsbäume werden verwendet, um nichtlineare Datensätze effektiv zu behandeln.
- Das Entscheidungsbaum-Tool wird im realen Leben in vielen Bereichen eingesetzt, z. B. im Ingenieurwesen, in der Zivilplanung, im Recht und in der Wirtschaft.
- Entscheidungsbäume können in zwei Typen unterteilt werden. Entscheidungsbäume für kategoriale Variablen und kontinuierliche Variablen.
Arten von Entscheidungen
Es gibt zwei Haupttypen von Entscheidungsbäumen, die auf der Zielvariablen basieren, nämlich kategoriale variable Entscheidungsbäume und kontinuierliche variable Entscheidungsbäume.
1. Entscheidungsbaum für kategoriale Variablen
Ein Entscheidungsbaum für kategoriale Variablen enthält kategoriale Zielvariablen, die in Kategorien unterteilt sind. Beispielsweise können die Kategorien Ja oder Nein sein. Die Kategorien bedeuten, dass jede Phase des Entscheidungsprozesses in eine der Kategorien fällt und es keine Zwischenfälle gibt.
2. Kontinuierlicher variabler Entscheidungsbaum
Ein Entscheidungsbaum für kontinuierliche Variablen ist ein Entscheidungsbaum mit einer kontinuierlichen Zielvariablen. Zum Beispiel kann das Einkommen einer Person, deren Einkommen unbekannt ist, basierend auf verfügbaren Informationen wie Beruf, Alter und anderen kontinuierlichen Variablen vorhergesagt werden.
Anwendungen von Entscheidungsbäumen
1. Bewertung potenzieller Wachstumschancen
Eine der Anwendungen von Entscheidungsbäumen besteht darin, potenzielle Wachstumschancen für Unternehmen anhand historischer Daten zu bewerten. Historische Umsatzdaten können in Entscheidungsbäumen verwendet werden, die zu radikalen Änderungen in der Strategie eines Unternehmens führen können, um Expansion und Wachstum zu unterstützen.
2. Verwenden Sie demografische Daten, um potenzielle Kunden zu finden
Eine weitere Anwendung von Entscheidungsbäumen ist die Verwendung demografischer Daten. Demografische Daten Demografische Daten beziehen sich auf die sozioökonomischen Merkmale einer Bevölkerung, anhand derer Unternehmen die Produktpräferenzen und das Kaufverhalten von Kunden ermitteln. Mit den Merkmalen ihres Zielmarkts können Unternehmen ein Profil für ihren Kundenstamm erstellen. potenzielle Kunden zu finden. Sie können dabei helfen, ein Marketingbudget zu rationalisieren und fundierte Entscheidungen über den Zielmarkt zu treffen, auf den sich das Unternehmen konzentriert. Wenn keine Entscheidungsbäume vorhanden sind, kann das Unternehmen seinen Marketingmarkt ohne Berücksichtigung einer bestimmten demografischen Gruppe ausgeben, was sich auf die Gesamteinnahmen auswirkt.
3. Als Support-Tool in mehreren Bereichen dienen
Kreditgeber verwenden Entscheidungsbäume auch, um die Wahrscheinlichkeit eines Kreditausfalls eines Kunden vorherzusagen, indem sie die prädiktive Modellgenerierung unter Verwendung der früheren Daten des Kunden anwenden. Die Verwendung eines Tools zur Unterstützung des Entscheidungsbaums kann Kreditgebern bei der Bewertung der Kreditwürdigkeit eines Kunden helfen, um Verluste zu vermeiden.
Entscheidungsbäume können auch in der Betriebsforschung bei der Planung von Logistik und strategischem Management verwendet werden. Strategisches Management Strategisches Management ist die Formulierung und Umsetzung wichtiger Ziele und Initiativen, die das Top-Management eines Unternehmens im Auftrag seines Unternehmens ergreift. Sie können bei der Festlegung geeigneter Strategien helfen, mit denen ein Unternehmen seine beabsichtigten Ziele erreichen kann. Andere Bereiche, in denen Entscheidungsbäume angewendet werden können, sind Ingenieurwesen, Bildung, Recht, Wirtschaft, Gesundheitswesen und Finanzen.
Vorteile von Entscheidungsbäumen
1. Leicht zu lesen und zu interpretieren
Einer der Vorteile von Entscheidungsbäumen besteht darin, dass ihre Ergebnisse leicht zu lesen und zu interpretieren sind, ohne dass statistische Kenntnisse erforderlich sind. Wenn beispielsweise Entscheidungsbäume zur Darstellung demografischer Informationen über Kunden verwendet werden, können die Mitarbeiter der Marketingabteilung die grafische Darstellung der Daten lesen und interpretieren, ohne statistische Kenntnisse zu benötigen.
Die Daten können auch verwendet werden, um wichtige Erkenntnisse über die Wahrscheinlichkeiten, Kosten und Alternativen zu verschiedenen von der Marketingabteilung formulierten Strategien zu gewinnen.
2. Einfach vorzubereiten
Im Vergleich zu anderen Entscheidungstechniken erfordern Entscheidungsbäume weniger Aufwand für die Datenaufbereitung. Benutzer müssen jedoch über ausreichende Informationen verfügen, um neue Variablen mit der Fähigkeit zur Vorhersage der Zielvariablen erstellen zu können. Sie können auch Klassifizierungen von Daten erstellen, ohne komplexe Berechnungen berechnen zu müssen. In komplexen Situationen können Benutzer Entscheidungsbäume mit anderen Methoden kombinieren.
3. Weniger Datenbereinigung erforderlich
Ein weiterer Vorteil von Entscheidungsbäumen besteht darin, dass nach dem Erstellen der Variablen weniger Daten bereinigt werden müssen. Fälle von fehlenden Werten und Ausreißern haben für die Daten des Entscheidungsbaums eine geringere Bedeutung.
Nachteile von Entscheidungsbäumen
1. Instabile Natur
Eine der Einschränkungen von Entscheidungsbäumen besteht darin, dass sie im Vergleich zu anderen Entscheidungsvorhersagen weitgehend instabil sind. Eine kleine Änderung der Daten kann zu einer wesentlichen Änderung der Struktur des Entscheidungsbaums führen, wodurch ein anderes Ergebnis erzielt werden kann als bei einem normalen Ereignis. Die daraus resultierende Änderung des Ergebnisses kann durch Algorithmen für maschinelles Lernen verwaltet werden, z. B. Boosting Boosting Boosting ist ein Algorithmus, der dazu beiträgt, Varianz und Verzerrung in einem Ensemble für maschinelles Lernen zu reduzieren. Der Algorithmus hilft bei der Konvertierung schwacher Lernender und beim Absacken. Bagging (Bootstrap Aggregation) Das maschinelle Lernen des Ensembles kann hauptsächlich in Bagging und Boosting unterteilt werden. Die Absacktechnik ist sowohl für die Regression als auch für die Statistik nützlich.
2. Weniger effektiv bei der Vorhersage des Ergebnisses einer kontinuierlichen Variablen
Darüber hinaus sind Entscheidungsbäume bei der Vorhersage weniger effektiv, wenn das Hauptziel darin besteht, das Ergebnis einer kontinuierlichen Variablen vorherzusagen. Dies liegt daran, dass Entscheidungsbäume dazu neigen, Informationen zu verlieren, wenn Variablen in mehrere Kategorien eingeteilt werden.
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