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.