Optimaler Entscheidungsbaum: Kurze Einführung
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| − | Wenn eine Menge von Datenobjekten gegeben wird, kann man durch die Anwendung von Entscheidungsbäumen diese Datenobjekte automatisiert klassifizieren. Ein Entscheidungsbaum besteht dabei aus einem Wurzelknoten und beliebig vielen inneren Knoten, sowieso mindestens zwei | + | Wenn eine Menge von Datenobjekten gegeben wird, kann man durch die Anwendung von Entscheidungsbäumen diese Datenobjekte automatisiert klassifizieren. Ein Entscheidungsbaum besteht dabei aus einem Wurzelknoten und beliebig vielen inneren Knoten, sowieso mindestens zwei Blättern. |
Jeder Knoten repräsentiert eine logische Regel und jedes Blatt eine Antwort auf das Entscheidungsproblem. | Jeder Knoten repräsentiert eine logische Regel und jedes Blatt eine Antwort auf das Entscheidungsproblem. | ||
Die Komplexität und Semantik der Regeln sind in keiner Weise beschränkt. | Die Komplexität und Semantik der Regeln sind in keiner Weise beschränkt. | ||
Somit lassen sich mit Entscheidungsbäumen aus einem Wust von scheinbar unabhängigen Daten logisch zusammenhängende Daten mit Wahrscheinlichkeiten zur Entscheidungsfindung bilden. | Somit lassen sich mit Entscheidungsbäumen aus einem Wust von scheinbar unabhängigen Daten logisch zusammenhängende Daten mit Wahrscheinlichkeiten zur Entscheidungsfindung bilden. | ||
