Was ist ein Entscheidungsbaum und wie wird er erstellt?

Was ist ein Entscheidungsbaum?

Ein Entscheidungsbaum ist ein Diagramm in Form eines umgedrehten Baums, das die verschiedenen Entscheidungen und möglichen Ergebnisse einer Entscheidung zeigt. Es ist im Wesentlichen ein Leitfaden für die Entscheidungsfindung, wobei jede Verzweigung eine zu treffende Entscheidung darstellt.

Ein Entscheidungsbaum besteht aus drei Hauptteilen:

• Knoten: Punkte, an denen Entscheidungen getroffen oder Ergebnisse dargestellt werden
• Zweige: Verfügbare Optionen oder Ergebnisse, die die Knoten miteinander verbinden
• Blätter: Die Endergebnisse am Ende jedes Pfads

Diese einfache Struktur erleichtert es dir, komplexe Entscheidungen zu verstehen und zu kommunizieren. Im Gegensatz zu komplizierten Algorithmen oder komplexen Tabellen verdeutlichen Entscheidungsbäume deinen Denkprozess auf eine Weise, der fast jeder folgen kann.

So erstellst du einen Entscheidungsbaum

Die Erstellung eines effektiven Entscheidungsbaums umfasst fünf wichtige Schritte. Ob du spezielle Software nutzt oder manuell vorgehst: Wenn du diesen Prozess befolgst, entsteht ein Entscheidungsbaum, der deine Entscheidungsfindung wirklich verbessert.

Problemstellung und Ziel definieren

Ermittle, welche Entscheidung du genau treffen musst: Versuchst du, das Kundenverhalten vorherzusagen? Musst du ein Problem diagnostizieren? Oder zwischen verschiedenen Investitionsmöglichkeiten wählen?

Beantworte Folgendes genau:

• Welche Frage versuchst du zu beantworten?
• Was ist deine Zielvariable? (Was versuchst du vorherzusagen oder zu entscheiden?)
• Welche Eingaben könnten dieses Ergebnis beeinflussen?

Durch diese Klarheit stellst du sicher, dass der Entscheidungsbaum zur Problemstellung passt. Bei Brainstorming-Sitzungen stellen Teams oft fest, dass sie an verschiedenen Problemstellungen arbeiten. Ein Entscheidungsbaum zwingt alle dazu, sich genau darauf zu einigen, welche Frage beantwortet werden soll.

Daten sammeln und aufbereiten

Gute Entscheidungen erfordern hochwertige Daten. Sammle Informationen, auf die Folgendes zutrifft:

• Sie sind für deine Entscheidung relevant.
• Sie sind so vollständig wie möglich.
• Sie sind genau und aktuell.
  

Bereinige deine Daten, indem du fehlende Werte berücksichtigst, Fehler korrigierst und ein konsistentes Format sicherstellst. Möglicherweise musst du kategoriale Variablen (wie Farben oder Kundentypen) numerisch kodieren. Es besteht ein direkter Zusammenhang zwischen der Datenqualität und der Qualität des Entscheidungsbaums.

Viele Teams nutzen Plattformen für den Wissensaustausch, um diese Informationen zu sammeln und zu organisieren, insbesondere wenn Eingaben von mehreren Abteilungen benötigt werden.

Das zum Splitten am besten geeignete Merkmal auswählen

Hier kommt die Wissenschaft ins Spiel. Du musst herausfinden, mit welchem Faktor deine Daten am effektivsten in aussagekräftige Gruppen unterteilt werden können.

Entscheidungsbaum-Algorithmen verwenden Messungen wie diese:

• Gini Impurity: Misst, wie oft ein zufällig ausgewähltes Element falsch gelabelt wird.
• Informationsgewinn: Berechnet, wie stark die Unsicherheit durch das Splitten anhand eines bestimmten Merkmals reduziert wird.
• Chi-Quadrat-Test: Ermittelt, ob eine signifikante Beziehung zwischen kategorialen Variablen besteht.

Das Ziel ist es, den Split zu finden, der die klarste Trennung zwischen den Ergebnissen schafft. Tools wie das DACI-Framework können Teams dabei helfen, zu beurteilen, welche Faktoren wichtige Entscheidungen beeinflussen sollten.

Den Datensatz splitten

Sobald du das am besten geeignete Merkmal ermittelt hast, kannst du deine Daten anhand der Werte dieses Merkmals splitten. Jeder Split sollte dich einer klaren Entscheidung näher bringen.

Beispiel für einen Entscheidungsbaum: Wenn du entscheiden musst, welche Projekte priorisiert werden sollen, und festgestellt hast, dass die geschäftlichen Auswirkungen der wichtigste Faktor sind, kannst du Projekte anhand des Ausmaßes der Auswirkungen in Gruppen aufteilen:

• Große Auswirkungen (strategische Ziele)
• Mittlere Auswirkungen (betriebliche Verbesserungen)
• Geringe Auswirkungen (Nice-to-have-Funktionen)

Jede Verzweigung sollte dich einer Entscheidung über die Projektpriorisierung näher bringen. Eine effektive Prozessabbildung kann helfen, zu visualisieren, inwiefern Splits zu unterschiedlichen Entscheidungspfaden führen.

Den Vorgang wiederholen

Fahre mit dem Splitten der Zweige anhand der besten verfügbaren Merkmale für die jeweilige Teilmenge von Daten fort, bis du eine Stoppbedingung erreichst, wie zum Beispiel:

• Maximaler Detailgrad erreicht
• Alle Datenstichproben in einem Knoten gehören derselben Klasse an
• Weitere Splits würden die Ergebnisse nicht wesentlich verbessern
• Mindestanzahl an Datenstichproben pro Blatt erreicht

Je detaillierter dein Baum ist, desto komplexer ist er auch. Das Risiko von Überanpassungen steigt. Wäge daher den Detailgrad gegen die Generalisierbarkeit ab, um die besten Ergebnisse zu erzielen.