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Eigenschaften Methode/Tool | |
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WM-Kernaktivitäten | erzeugen, verteilen, anwenden |
TOM-Modell | Mensch |
Intellektuelles Kapital | Humankapital |
WM-Gestaltungsfelder | Organisation, Personal |
Ansprechpartner | Ronald Orth |
Kurzbeschreibung | Teamarbeit fördert den Wissenstransfer zwischen Mitarbeitern und kann als bewusstes Instrument zur Verteilung von relevantem Wissen genutzt werden. |
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Entscheidungsbäume
Eigenschaften Methode/Tool | |
---|---|
WM-Kernaktivitäten | speichern, anwenden |
TOM-Modell | Organisation |
Intellektuelles Kapital | Strukturkapital |
WM-Gestaltungsfelder | Organisation |
Ansprechpartner | Stefan 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:
- Entscheidungsknoten (Punkte, an denen die Entscheidungsalternativen abzweigen),
- Zufallsknoten (Punkte, an denen eine Alternative nicht mit Bestimmtheit festgelegt werden kann),
- Endknoten (Punkte, die Entscheidungsergebnisse darstellen),
- Äste (zur Darstellung der in Betracht gezogenen Alternativen),
- 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
- Klassifikationsbäume (Synonym)
- Diagnosebäume