Entscheidungsbäume sind ein beliebtes Instrument in der Datenauswertung, weil sie leicht verständlich und umzusetzen sind. Man verwendet sie zur Bearbeitung von Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben.
Ein Entscheidungsbaum setzt sich aus Knoten und Kanten zusammen. Jeder Knoten steht für eine Entscheidung oder ein Merkmal, an dem eine Entscheidung gefällt werden muss. Jede Kante verbindet einen Knoten mit einem nachgeschalteten Kindknoten und steht dafür, welche Auswirkungen eine Entscheidung auf das abschließende Ergebnis hat. Der Beginn des Baums zeigt das Problem, während die Äste die Entscheidungen oder Vorhersagen darstellen.
Um den Baum zu erstellen, wird der algorithmische Prozess der “Entscheidungsbaum-Induktion” verwendet, welcher aus mehreren Schritten besteht.
- Auswahl der zu verwendenden Merkmale: Zunächst werden die Merkmale ausgewählt, die zur Lösung des Problems relevant sind.
- Berechnung der Merkmalswerte: Für jedes ausgewählte Merkmal werden die verschiedenen möglichen Werte berechnet.
- Bestimmung der optimalen Trennung: Der Algorithmus sucht nach dem Merkmal und dessen Wert, der die Daten am besten trennt.
- Rekursive Induktion: Der Baum wird rekursiv aufgebaut, indem für jeden Knoten die Schritte 2 und 3 wiederholt werden, bis eine bestimmte Abbruchbedingung erfüllt ist.
Es gibt viele Tools und Bibliotheken, die es Data Scientists ermöglichen, Entscheidungsbäume zu erstellen, zu visualisieren und zu analysieren. Beispiele sind scikit-learn in Python und rpart in R.
Insgesamt ist der Entschiedungsbaum ein mächtiges und weit verbreitetes Werkzeug in der Data Science. Es hilft komplexe Probleme in einfache Entscheidungen zu unterteilen und die Beziehungen zwischen Merkmalen und dem Ziel zu verstehen. Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass der Entscheidungsbaum Grenzen hat und gegebenenfalls in Kombination mit anderen Methoden genutzt werden sollte, um eine bessere Vorhersagegenauigkeit zu erreichen.
Ein weiteres Verfahren, welches oft neben Entscheidungsbäumen genutzt wird, ist die Random Forest Methode. Hierbei werden mehrere Entscheidungsbäume erstellt und deren Ergebnisse kombiniert, um eine höhere Vorhersagegenauigkeit zu erreichen und Überanpassungen zu vermeiden.
Es ist jedoch zu beachten, dass Entscheidungsbäume nicht immer die beste Wahl für bestimmte Problemtypen sind. In manchen Fällen kann es nützlich sein, zusätzlich zu Entscheidungsbäumen auch andere Methoden wie zum Beispiel Neuronale Netze oder Support Vector Machines zu nutzen.
Es ist wichtig, die Vor- und Nachteile von Entscheidungsbäumen zu kennen sowie sie sinnvoll im Datenanalyseprozess einzusetzen. Durch eine richtige Verwendung und Kombination mit anderen Methoden können Entscheidungsbäume ein wertvolles Werkzeug für Data Scientists sein, um Probleme der Klassifikation und Regression zu lösen.
# Importieren der notwendigen Bibliotheken
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree
import matplotlib.pyplot as plt
# Laden des Iris-Datensatzes
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# Aufteilen des Datensatzes in Trainings- und Testdaten
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Erstellen des Entscheidungsbaums
clf = DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X_train, y_train)
# Vorhersage mit dem Testdatensatz
y_pred = clf.predict(X_test)
# Ausgabe der Genauigkeit des Entscheidungsbaums
accuracy = sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print(f"Genauigkeit: {accuracy * 100:.2f}%")
# Visualisierung des Entscheidungsbaums
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))
tree.plot_tree(clf, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True)
plt.show()
Um dieses Skript auszuführen, müssen Sie sicherstellen, dass Sie sklearn und matplotlib installiert haben. Sie können dies mit pip tun: pip install scikit-learn matplotlib