Was versteht man unter Klassifikations- und Regressionsbäume?
Der Begriff „Klassifikations- und Regressionsbäume“ bezieht sich auf ein statistisches Modell, das verwendet wird, um Vorhersagen zu treffen. Klassifikationsbäume dienen der Einordnung von Datenpunkten in vordefinierte Kategorien, während Regressionsbäume numerische Werte vorhersagen. Diese Entscheidungsbaum-Modelle teilen die Daten anhand von Merkmalen auf, um die besten Vorhersagen zu ermöglichen. Sie werden häufig in Bereichen wie maschinellem Lernen, Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung verwendet.
Typische Softwarefunktionen im Bereich „Klassifikations- und Regressionsbäume“:
- Modellerstellung: Automatisierte Generierung von Entscheidungsbäumen aus Trainingsdaten.
- Datenvisualisierung: Grafische Darstellung der Entscheidungsbäume zur besseren Nachvollziehbarkeit der Entscheidungsprozesse.
- Hyperparameter-Optimierung: Unterstützung bei der Feinjustierung von Parametern wie Baumtiefe oder der Mindestanzahl von Datenpunkten pro Knoten.
- Feature-Importance-Analyse: Identifikation der wichtigsten Merkmale, die das Modell zur Klassifikation oder Regression verwendet.
- Modellbewertung: Funktionen zur Validierung der Modellgenauigkeit durch Metriken wie Genauigkeit, F1-Score oder mittlerer quadratischer Fehler.
- Pruning (Beschneiden): Mechanismen zur Vermeidung von Overfitting durch Entfernen von übermäßig komplexen Ästen im Entscheidungsbaum.
- Integration in Workflow: Einbindung der Bäume in größere Analyse- oder Produktionssysteme zur Echtzeit-Entscheidungsfindung.