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Entscheidungsbaum (Machine Learning)

oder auch Decision Tree (Machine Learning)

Männliche Person, frontal, schaut in die Kamera; trägt kariertes Hemd über dunkelfarbigem T‑Shirt; heller Innenraum mit unscharfem Monitor oder Poster links und Fenster rechts.

von Richard Albrecht am 18.10.2026

Ein Entscheidungsbaum ist ein Modell, das eine Vorhersage über eine Folge von Ja-Nein-Fragen trifft. An jeder Verzweigung wird ein Merkmal geprüft, und am Ende jedes Astes steht eine Antwort.

Entscheidungsbaum (Machine Learning)

Ein Modell, das eine Vorhersage über eine Folge von Ja-Nein-Fragen trifft.
Beispiel: „Der Entscheidungsbaum fragte zuerst nach der Vertragsdauer, dann nach der Zahl der Beschwerden.“

Wie er entsteht: Das Verfahren sucht an jeder Stelle das Merkmal und den Schwellenwert, die die Fälle am klarsten trennen, und wiederholt das für jeden Ast.

Sein großer Vorteil ist die Lesbarkeit. Ein Baum lässt sich ausdrucken und einem Fachbereich erklären, und das unterscheidet ihn von fast allen anderen Verfahren, siehe Black Box.

Wo seine Schwäche liegt

In der Überanpassung. Ein Baum, der tief genug wächst, lernt jeden einzelnen Trainingsfall auswendig und versagt bei neuen. Dagegen hilft, die Tiefe zu begrenzen und Äste mit zu wenigen Fällen zusammenzufassen. Die zweite Schwäche ist die Empfindlichkeit: Schon wenige geänderte Trainingsfälle können einen völlig anderen Baum erzeugen, und das macht ihn als einzelnes Modell unzuverlässig.

Warum er trotzdem gebraucht wird

Weil Erklärbarkeit in vielen Bereichen wichtiger ist als die letzten Prozentpunkte Treffsicherheit. In Kreditvergabe, Medizin und überall dort, wo eine Entscheidung begründet werden muss, ist ein Verfahren, dessen Weg sich nachlesen lässt, einem besseren und undurchsichtigen vorzuziehen. Dazu kommt, dass er als Baustein in stärkeren Verfahren weiterlebt, siehe Random Forest.

Wo er einem im Alltag begegnet

In Regelwerken, die aus Daten entstanden sind: Risikobewertungen bei Versicherungen, Vorprüfungen bei Anträgen, Einstufungen im Support. Oft wird das Ergebnis als Liste von Regeln ausgeliefert statt als Baum, und die stammt dann aus genau diesem Verfahren. Wer eine solche Regelliste bekommt, sollte nach der Trefferquote und nach dem Datum der zugrunde liegenden Daten fragen; beides fehlt regelmäßig. Ohne diese Angaben ist eine Regelliste eine Meinung mit Zahlen daran.

Siehe auch:

Random Forest

Viele Entscheidungsbäume, die gemeinsam abstimmen und dadurch verlässlicher werden.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Supervised Learning

Maschinelles Lernen aus Beispielen, bei denen die richtige Antwort mitgeliefert wird.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Erklärbare KI (XAI)

KI-Systeme, die zu ihren Ausgaben eine nachvollziehbare Begründung liefern.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Overfitting (Überanpassung)

Ein Modell lernt die Trainingsdaten auswendig und versagt bei neuen Fällen.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Merkmal (Machine Learning)

Eine einzelne Eingabegröße, aus der ein Modell seine Vorhersage ableitet.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Machine Learning

Verfahren, bei denen ein System seine Regeln aus Daten ableitet, statt sie vorgegeben zu bekommen.

#Künstliche Intelligenz (KI)