Entscheidungsbäume

Eigenschaften Methode/Tool
WM-Kernaktivitätenspeichern, anwenden
TOM-ModellOrganisation
Intellektuelles KapitalStrukturkapital
WM-GestaltungsfelderOrganisation
AnsprechpartnerStefan Voigt

Ziele

  • übersichtliche Darstellung unterschiedlicher Wege zur Lösung eines Problems
  • systematische Beurteilung des Nutzens und der Eintrittswahrscheinlichkeit eines Ergebnisses bzw. einer Entscheidungsfolge
  • der Tiefe der Verästelungen des Entscheidungsbaumes ist prinzipiell keine Grenze gesetzt
  • das Ergebnis dieser Methode hat statischen Charakter, ermöglicht also keine Darstellung von Abläufen
  • gut erklärbare und nachvollziehbare Struktur
  • Generierung ist schnell durchführbar

Rahmenbedingungen

Eine systematische und strukturierte Beschreibung von alternativen Entscheidungsmöglichkeiten zur Problemlösung muss realisierbar sein.

Vorgehensweise

  • Entscheidungsbäume beginnen mit einem Stamm, an dessen Ende sich eine Verzweigung befindet, die in mehrere (mit Wahrscheinlichkeiten versehene) wiederum verzweigte Äste führt
  • jeder Endpunkt des Baums ist in diesem Zusammenhang durch einen eindeutigen Weg erreichbar
  • im binären Entscheidungsbaum wird eine Serie von Fragen gestellt, die mit Ja oder Nein beantwortet werden können
  • diese Serie ergibt letztlich ein Resultat, dass durch eine Regel bestimmt ist
  • die Regel ist einfach ablesbar, wenn man vom Stamm her den Ästen des Baumes folgt, bis man zu einem bestimmten Blatt gelangt, das das Resultat der Fragereihe darstellt
  • um eine Klassifikation abzulesen, geht man entlang des Baumes abwärts
  • bei jedem Knoten wird ein Attribut abgefragt und eine Entscheidung getroffen
  • dieses Prozedere wird so lange fortgesetzt, bis man ein Blatt erreicht
  • generiert werden die Entscheidungsbäume üblicherweise im Top-Down-Prinzip
  • bei jedem Schritt wird dabei das Attribut gesucht, mit dem die Daten am besten klassifiziert werden können
  • dieses Attribut wird zur Aufteilung der Daten benötigt, um die verbliebenen, noch nicht klassifizierten Daten, in weiteren Schritten separat betrachten zu können
  • die Struktur eines Entscheidungsbaumes umfasst somit die folgenden Grundzüge:
  1. Entscheidungsknoten (Punkte, an denen die Entscheidungsalternativen abzweigen),
  2. Zufallsknoten (Punkte, an denen eine Alternative nicht mit Bestimmtheit festgelegt werden kann),
  3. Endknoten (Punkte, die Entscheidungsergebnisse darstellen),
  4. Äste (zur Darstellung der in Betracht gezogenen Alternativen),
  5. Zufallsäste (Äste, die solche Alternativen aufgreifen, die unter bestimmten Wahrscheinlichkeiten zu betrachten sind)

Ein Beispiel für die Gestaltung eines Entscheidungsbaumes

Praxisbeispiele

Weiterführende Informationen

Synonyme / Ähnliche Methoden / Synergieeffekte


ProWis wurde als Projekt im Rahmen der Initiative: FIT für den Wissenswettbewerb vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi) gefördert und vom Projektträger im DLR betreut. Das Projekt ist inzwischen abgeschlossen, die Ergebnisse bleiben als Ergebnistransfer online. Impressum