Entscheidungsbaum

Ein Entscheidungsbaum (Decision Tree) ist ein beliebtes und intuitives Machine-Learning (ML)-Modell, das eine baumartige Struktur verwendet, um Vorhersagen zu treffen. Es funktioniert, indem es einen Datensatz in immer kleinere Teilmengen zerlegt und gleichzeitig einen zugehörigen Entscheidungsbaum entwickelt. Das Endergebnis ist ein Baum mit Entscheidungsknoten und Blattknoten. Ein Entscheidungsknoten repräsentiert ein Merkmal oder Attribut, ein Zweig repräsentiert eine Entscheidungsregel und jeder Blattknoten repräsentiert ein Ergebnis oder eine Klassenbezeichnung. Da seine Struktur einem Flussdiagramm ähnelt, ist es eines der einfachsten Modelle, um es zu verstehen und zu interpretieren, was es zu einem Eckpfeiler der prädiktiven Modellierung macht.

Wie Decision Trees funktionieren

Der Prozess zum Aufbau eines Entscheidungsbaums beinhaltet das rekursive Aufteilen der Trainingsdaten basierend auf den Werten verschiedener Attribute. Der Algorithmus wählt in jedem Schritt das beste Attribut aus, um die Daten aufzuteilen, mit dem Ziel, die resultierenden Untergruppen so "rein" wie möglich zu machen – was bedeutet, dass jede Gruppe hauptsächlich aus Datenpunkten mit demselben Ergebnis besteht. Dieser Aufteilungsprozess wird oft durch Kriterien wie Gini-Unreinheit oder Informationsgewinn gesteuert, die den Grad der Unordnung oder Zufälligkeit in den Knoten messen.

Der Baum beginnt mit einem einzelnen Wurzelknoten, der alle Daten enthält. Er verzweigt sich dann in Entscheidungsknoten, die Fragen zu den Daten darstellen (z. B. "Ist der Kunde älter als 30?"). Diese Aufteilungen werden fortgesetzt, bis die Knoten rein sind oder eine Abbruchbedingung erfüllt ist, wie z. B. eine maximale Baumtiefe. Die letzten, ungeteilten Knoten werden Blattknoten genannt, und sie liefern die endgültige Vorhersage für jeden Datenpunkt, der sie erreicht. Beispielsweise könnte ein Blattknoten eine Transaktion als "betrügerisch" oder "nicht betrügerisch" einstufen. Diese Interpretierbarkeit ist ein wesentlicher Vorteil, der oft in Diskussionen um Explainable AI (XAI) hervorgehoben wird.

Anwendungsfälle in der Praxis

Entscheidungsbäume sind vielseitig und werden in verschiedenen Branchen sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben eingesetzt.

1. KI im Gesundheitswesen für die Diagnose: Ein Entscheidungsbaum kann verwendet werden, um ein vorläufiges Diagnosemodell zu erstellen. Das Modell würde Patientendaten wie Symptome (Fieber, Husten), Alter und Laborergebnisse als Eingaben (Merkmale) verwenden. Der Baum würde dann einer Reihe von Entscheidungsregeln folgen, um die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Krankheit vorherzusagen. Beispielsweise könnte eine Aufteilung darauf basieren, ob ein Patient Fieber hat, gefolgt von einer weiteren Aufteilung nach der Schwere des Hustens, was letztendlich zu einem Blattknoten führt, der eine wahrscheinliche Diagnose vorschlägt. Dies bietet einen klaren, regelbasierten Pfad, dem medizinisches Fachpersonal folgen kann. Weitere Einblicke in dieses Gebiet finden Sie beim National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering (NIBIB).
2. Finanzdienstleistungen für die Kreditrisikobewertung: Banken und Finanzinstitute verwenden Entscheidungsbäume, um die Kreditwürdigkeit zu bestimmen. Das Modell analysiert Antragsdaten wie Kreditwürdigkeit, Einkommen, Kredithöhe und Beschäftigungshistorie. Der Baum könnte zuerst auf der Grundlage der Kreditwürdigkeit aufgeteilt werden. Wenn die Punktzahl hoch ist, folgt er einem Pfad; wenn sie niedrig ist, einem anderen. Nachfolgende Aufteilungen nach Einkommen und Kreditlaufzeit helfen, den Antragsteller als risikoarm oder risikoreich einzustufen, was die Kreditentscheidung beeinflusst. Diese Anwendung ist ein Kernbestandteil von KI im Finanzwesen.

Beziehung zu anderen Modellen

Entscheidungsbäume bilden die Grundlage für komplexere Ensemble-Methoden, die oft eine höhere Genauigkeit erzielen.

• Random Forests: Dieses beliebte Modell erstellt mehrere Entscheidungsbäume auf verschiedenen zufälligen Teilmengen der Daten und Merkmale. Anschließend werden ihre Vorhersagen aggregiert (durch Abstimmung für die Klassifizierung oder Mittelwertbildung für die Regression), was die Leistung verbessert und das Modell robuster gegen Overfitting macht.
• Gradient Boosted Trees: Modelle wie XGBoost und LightGBM sind fortschrittliche Ensemble-Techniken, die Entscheidungsbäume sequenziell aufbauen, wobei jeder neue Baum die Fehler des vorherigen korrigiert.
• K-Means Clustering: Es ist wichtig, Entscheidungsbäume von Clustering-Algorithmen zu unterscheiden. K-Means ist eine Methode des unüberwachten Lernens zur Gruppierung unbeschrifteter Daten, während Entscheidungsbäume für das überwachte Lernen verwendet werden, um Vorhersagen auf der Grundlage beschrifteter Daten zu treffen.
• Convolutional Neural Networks (CNNs): Obwohl Entscheidungsbäume für Probleme mit tabellarischen Daten leistungsstark sind, sind sie für hochdimensionale Daten wie Bilder weniger effektiv. In der Computer Vision werden stattdessen Modelle wie CNNs und Vision Transformers (ViT) verwendet. Modernste Architekturen wie Ultralytics YOLO11 nutzen diese Deep-Learning-Strukturen für komplexe Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Instanzsegmentierung.

Das Verständnis von grundlegenden Modellen wie Entscheidungsbäumen liefert wertvollen Kontext im breiteren Feld der künstlichen Intelligenz (KI). Tools wie Scikit-learn bieten gängige Implementierungen für Entscheidungsbäume, während Plattformen wie Ultralytics HUB die Entwicklung und Bereitstellung fortschrittlicher Vision-Modelle für komplexere Anwendungsfälle optimieren.