Die Grundidee eines Entscheidungsbaums besteht darin, mithilfe einer Reihe von Pr\u00e4diktorvariablen einen \u201eBaum\u201c zu erstellen, der mithilfe von Entscheidungsregeln den Wert einer Antwortvariablen vorhersagt.<\/span><\/p>\n Beispielsweise k\u00f6nnten wir die Pr\u00e4diktorvariablen \u201egespielte Jahre\u201c und \u201edurchschnittliche Homeruns\u201c verwenden, um das Jahresgehalt professioneller Baseballspieler vorherzusagen.<\/span><\/p>\n Unter Verwendung dieses Datensatzes k\u00f6nnte das Entscheidungsbaummodell so aussehen:<\/span> <\/p>\n So w\u00fcrden wir diesen Entscheidungsbaum interpretieren:<\/span><\/p>\n Der Hauptvorteil eines Entscheidungsbaums besteht darin, dass er schnell an einen Datensatz angepasst werden kann und das endg\u00fcltige Modell mithilfe eines \u201eBaum\u201c-Diagramms wie dem oben genannten klar visualisiert und interpretiert werden kann.<\/span><\/p>\n Der Hauptnachteil besteht darin, dass ein Entscheidungsbaum dazu neigt, einen Trainingsdatensatz zu stark anzupassen<\/a> , was bedeutet, dass er bei unsichtbaren Daten wahrscheinlich eine schlechte Leistung erbringt. Dies kann auch stark durch Ausrei\u00dfer im Datensatz beeinflusst werden.<\/span><\/p>\n Eine Erweiterung des Entscheidungsbaums ist ein Modell namens Random Forest<\/strong> , das im Wesentlichen aus einer Reihe von Entscheidungsb\u00e4umen besteht.<\/span><\/p>\n Hier sind die Schritte, die wir verwenden, um ein zuf\u00e4lliges Gesamtstrukturmodell zu erstellen:<\/span><\/p>\n 1.<\/strong> Nehmen Sie Bootstrap-Beispiele aus dem Originaldatensatz.<\/span><\/p>\n 2.<\/strong> Erstellen Sie f\u00fcr jede Bootstrap-Stichprobe einen Entscheidungsbaum unter Verwendung einer zuf\u00e4lligen Teilmenge von Pr\u00e4diktorvariablen.<\/span><\/p>\n 3.<\/strong> Mitteln Sie die Vorhersagen jedes Baums, um ein endg\u00fcltiges Modell zu erhalten.<\/span><\/p>\n Der Vorteil von Random Forests besteht darin, dass sie bei unsichtbaren Daten tendenziell eine viel bessere Leistung erbringen als Entscheidungsb\u00e4ume und weniger anf\u00e4llig f\u00fcr Ausrei\u00dfer sind.<\/span><\/p>\n Der Nachteil von Random Forests besteht darin, dass es keine M\u00f6glichkeit gibt, das endg\u00fcltige Modell zu visualisieren, und der Aufbau kann lange dauern, wenn Sie nicht \u00fcber gen\u00fcgend Rechenleistung verf\u00fcgen oder der Datensatz, mit dem Sie arbeiten, extrem umfangreich ist.<\/span><\/p>\n Die folgende Tabelle fasst die Vor- und Nachteile von Entscheidungsb\u00e4umen im Vergleich zu Zufallsw\u00e4ldern zusammen:<\/span> <\/p>\n Hier ist eine kurze Erkl\u00e4rung jeder Zeile in der Tabelle:<\/span><\/p>\n 1. Interpretierbarkeit<\/strong><\/span><\/p>\n Entscheidungsb\u00e4ume sind leicht zu interpretieren, da wir ein Baumdiagramm erstellen k\u00f6nnen, um das endg\u00fcltige Modell zu visualisieren und zu verstehen.<\/span><\/p>\n Umgekehrt k\u00f6nnen wir uns einen Zufallswald nicht vorstellen, und es kann oft schwierig sein zu verstehen, wie das endg\u00fcltige Zufallswaldmodell Entscheidungen trifft.<\/span><\/p>\n 2. Genauigkeit<\/strong><\/span><\/p>\n Da Entscheidungsb\u00e4ume wahrscheinlich zu stark an einen Trainingsdatensatz angepasst sind, schneiden sie bei nicht sichtbaren Datens\u00e4tzen tendenziell schlechter ab.<\/span><\/p>\n Umgekehrt sind Zufallsw\u00e4lder in der Regel bei unsichtbaren Datens\u00e4tzen sehr genau, da sie eine \u00dcberanpassung von Trainingsdatens\u00e4tzen vermeiden.<\/span><\/p>\n 3. \u00dcberanpassung<\/strong><\/span><\/p>\n Wie bereits erw\u00e4hnt, passen Entscheidungsb\u00e4ume h\u00e4ufig zu stark zu den Trainingsdaten: Dies bedeutet, dass sie sich wahrscheinlich an das \u201eRauschen\u201c eines Datensatzes anpassen, im Gegensatz zum eigentlichen zugrunde liegenden Modell.<\/span><\/p>\n Umgekehrt werden die endg\u00fcltigen B\u00e4ume tendenziell dekoriert, da zuf\u00e4llige Gesamtstrukturen nur bestimmte Pr\u00e4diktorvariablen verwenden, um jeden einzelnen Entscheidungsbaum zu erstellen, was bedeutet, dass zuf\u00e4llige Gesamtstrukturmodelle wahrscheinlich keine \u00dcberanpassung an Datens\u00e4tze vornehmen.<\/span><\/p>\n 4. Ausrei\u00dfer<\/strong><\/span><\/p>\n Entscheidungsb\u00e4ume sind sehr anf\u00e4llig f\u00fcr Ausrei\u00dfer.<\/span><\/p>\n Da ein Random-Forest-Modell hingegen viele einzelne Entscheidungsb\u00e4ume erstellt und dann den Durchschnitt der Vorhersagen dieser B\u00e4ume ermittelt, ist die Wahrscheinlichkeit, dass es von Ausrei\u00dfern beeinflusst wird, deutlich geringer.<\/span><\/p>\n 5. Berechnung<\/strong><\/span><\/p>\n Entscheidungsb\u00e4ume k\u00f6nnen schnell an Datens\u00e4tze angepasst werden.<\/span><\/p>\n Umgekehrt sind Random Forests viel rechenintensiver und die Erstellung kann je nach Gr\u00f6\u00dfe des Datensatzes lange dauern.<\/span><\/p>\n Allgemein:<\/span><\/p>\n Sie sollten einen Entscheidungsbaum<\/strong> verwenden, wenn Sie schnell ein nichtlineares Modell erstellen und einfach interpretieren m\u00f6chten, wie das Modell Entscheidungen trifft.<\/span><\/p>\n Sie sollten jedoch eine zuf\u00e4llige Gesamtstruktur<\/strong> verwenden, wenn Sie \u00fcber viel Rechenleistung verf\u00fcgen und ein Modell erstellen m\u00f6chten, das wahrscheinlich sehr genau ist, ohne sich Gedanken \u00fcber die Interpretation des Modells machen zu m\u00fcssen.<\/span><\/p>\n In der realen Welt verwenden Ingenieure f\u00fcr maschinelles Lernen und Datenwissenschaftler h\u00e4ufig Random Forests, da diese sehr genau sind und moderne Computer und Systeme h\u00e4ufig gro\u00dfe Datens\u00e4tze verarbeiten k\u00f6nnen, die zuvor nicht verarbeitet werden konnten.<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials bieten eine Einf\u00fchrung in Entscheidungsb\u00e4ume und Random-Forest-Modelle:<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Entscheidungsb\u00e4ume und Zufallsw\u00e4lder in R angepasst werden:<\/span><\/p>\n Ein Entscheidungsbaum ist eine Art maschinelles Lernmodell, das verwendet wird, wenn die Beziehung zwischen einer Reihe von Pr\u00e4diktorvariablen und einer Antwortvariablen nichtlinear ist. Die Grundidee eines Entscheidungsbaums besteht darin, mithilfe einer Reihe von Pr\u00e4diktorvariablen einen \u201eBaum\u201c zu erstellen, der mithilfe von Entscheidungsregeln den Wert einer Antwortvariablen vorhersagt. Beispielsweise k\u00f6nnten wir die Pr\u00e4diktorvariablen \u201egespielte Jahre\u201c und […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n![\"Beispiel](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/decision2.png\")
<\/p>\n\n
Vor- und Nachteile: Entscheidungsb\u00e4ume vs. Zuf\u00e4llige W\u00e4lder<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"Tabelle,](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/decision1.png\")
<\/p>\n Wann werden Entscheidungsb\u00e4ume oder Zufallsw\u00e4lder verwendet?<\/strong><\/span><\/h3>\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
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