Data Mining – Entscheidungsbaum-Analyse

Die Entscheidungsbaum-Analyse ist ein Verfahren der Data Mining, das dazu verwendet wird, Entscheidungen anhand von bekannten Merkmalen eines Datensatzes zu treffen. Es gehört zur Gruppe der Supervised Learning Algorithmen und wird vor allem in der Klassifikation und der Prognoseanalyse eingesetzt.

Der Entscheidungsbaum besteht aus Knoten (engl. node) und Kanten (engl. edges). Der Wurzelknoten (engl. root node) repräsentiert den Startpunkt des Baums, von dem aus die Entscheidungen getroffen werden. Die inneren Knoten repräsentieren die Merkmale, die zur Klassifizierung verwendet werden und die Blattknoten (engl. leaf node) repräsentieren die Klassen.

Der Entscheidungsbaum wird mithilfe eines Algorithmus erstellt, der die Merkmale auswählt, die am besten geeignet sind, um die Daten in die verschiedenen Klassen einzuteilen. Ein häufig verwendeter Algorithmus ist der ID3-Algorithmus (Iterative Dichotomiser 3).

Der ID3-Algorithmus funktioniert folgendermaßen:

1. Der Wurzelknoten des Baums repräsentiert den gesamten Datensatz.
2. Für jedes Merkmal wird die Informationsentropie berechnet, die beschreibt, wie gut das Merkmal die Daten in die verschiedenen Klassen einteilt.
3. Das Merkmal mit der geringsten Informationsentropie wird ausgewählt und wird zum inneren Knoten des Baums.
4. Für jeden Wert des ausgewählten Merkmals wird ein neuer Knoten erstellt und die Daten, die diesen Wert besitzen, werden an diesen Knoten weitergeleitet.
5. Der Prozess wiederholt sich für jeden Knoten, bis alle Daten einer einzigen Klasse zugeordnet sind.

Nachdem der Entscheidungsbaum erstellt wurde, kann er verwendet werden, um neue Daten zu klassifizieren. Dazu werden die Merkmale des neuen Datensatzes durch den Baum geleitet und am Ende wird die Klasse vorhergesagt, die dem Blattknoten entspricht, in den das neue Daten gelangt.

Ein Vorteil von Entscheidungsbaum-Analyse ist, dass sie leicht zu verstehen und zu erklären sind, da die Entscheidungen, die zur Klassifizierung eines Datensatzes führen, in Form eines Baums visualisiert werden.