Untergrenze für die Fallzahlen in den einzelnen Blättern (leaves), z.B. 5 Personen
Probleme von sehr großen Bäumen
Interpretierbarkeit
Overfitting: Der Entscheidungsbaum ist stichprobenabhängig, sodass er bei zukünftigen Fällen versagen kann. Je größer die Bäume, desto größer das Risiko, dass sie sich stark durch weitere Erhebungen ändern werden
Baumschnitt (pruning)
Aufgrund der genannten Probleme wird ein Baumschnitt empfohlen
Die letzten Splitvariablen können die Klassifikation in der Regel nur geringfügig verbessern, sodass sie entfernt werden können
Problem: Ein Klassifikations bzw. Regressionsbaum ist i.d.R. selbst nach dem Baumschnitt nicht stabil --> Schlechte Vorhersagen
Lösung: Bildung mehrerer Bäume (ensemble), z.B .
Bagging
Random forest
Tags
#SpezielleMethoden
Question
Klassifikations- und Regressionsbäume: Baumgröße
Answer
?
Tags
#SpezielleMethoden
Question
Klassifikations- und Regressionsbäume: Baumgröße
Answer
Die Baumgröße hängt von vielen Faktoren ab, z.B.
Anzahl der verfügbaren Variablen
Relevanz von Variablen
Untergrenze für die Fallzahlen in den einzelnen Blättern (leaves), z.B. 5 Personen
Probleme von sehr großen Bäumen
Interpretierbarkeit
Overfitting: Der Entscheidungsbaum ist stichprobenabhängig, sodass er bei zukünftigen Fällen versagen kann. Je größer die Bäume, desto größer das Risiko, dass sie sich stark durch weitere Erhebungen ändern werden
Baumschnitt (pruning)
Aufgrund der genannten Probleme wird ein Baumschnitt empfohlen
Die letzten Splitvariablen können die Klassifikation in der Regel nur geringfügig verbessern, sodass sie entfernt werden können
Problem: Ein Klassifikations bzw. Regressionsbaum ist i.d.R. selbst nach dem Baumschnitt nicht stabil --> Schlechte Vorhersagen
Lösung: Bildung mehrerer Bäume (ensemble), z.B .
Bagging
Random forest
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