Entscheidungsbaum

Einführung in den Entscheidungsbaum

Ein Entscheidungsbaum ist ein wichtiges Werkzeug in der Künstlichen Intelligenz (KI). Es hilft Maschinen, Entscheidungen zu treffen, indem es eine Art "Baum" von Auswahlmöglichkeiten erstellt. Jede Verzweigung des Baumes vertritt eine mögliche Entscheidung oder Aktion. Der "Pfad" durch den Baum führt zu einer endgültigen Entscheidung, basierend auf einer Reihe von Auswahlmöglichkeiten.

So funktioniert ein Entscheidungsbaum in der KI

Ein Entscheidungsbaum startet an der "Wurzel", der ersten Entscheidung, die getroffen werden muss. Von dieser Wurzel aus teilt sich der Baum dann auf in verschiedene "Äste", jede repräsentiert eine mögliche Antwort oder ein Ergebnis auf die Entscheidung bei der Wurzel. Jeder dieser Äste kann weitere kleinere Entscheidungen enthalten, die weitere Zweige erzeugen. Dies setzt sich fort, bis der Baum "Blätter" erreicht, die endgültigen Ausgänge oder Entscheidungen darstellen.

Anwendung von Entscheidungsbäumen in Künstlicher Intelligenz

Entscheidungsbäume spielen eine große Rolle in vielen Bereichen der Künstlichen Intelligenz. Sie werden häufig in Maschinellem Lernen und Datenanalyse eingesetzt. Hier helfen sie, komplexe Datensätze zu verstehen und vorherzusagen. Ein einfaches Beispiel wäre, wenn ein Online-Shop mithilfe eines Entscheidungsbaums, der Kaufgewohnheiten früherer Kunden analysiert, vorhersagt, welche Produkte ein neuer Kunde wahrscheinlich kaufen wird.

Vorteile und Nachteile von Entscheidungsbäumen

Entscheidungsbäume sind einfach zu verstehen und zu visualisieren, was sie zu einem guten Werkzeug für die Künstliche Intelligenz macht. Sie können jedoch auch Probleme haben: Sie können zu groß und komplex werden, besonders bei großen Datenmengen, und sie können "overfitten", d.h. sie können zu genau auf eine bestimmte Datenmenge zugeschnitten sein und versagen, wenn sie auf neue Daten angewendet werden.