Entscheidungsbaum-Analyse

Eine Entscheidungsbaum-Analyse strukturiert das Projektmanagement gewöhnlich mit Hilfe eines Entscheidungsbaumdiagramms. Hierin sind die abzuwägende Situation und die Auswirkungen der jeweils verfügbaren Auswahlmöglichkeiten und möglichen Szenarien beschrieben. Wichtig ist, dass alle Kosten für jede verfügbare Auswahlmöglichkeit, die Wahrscheinlichkeiten jedes möglichen Szenarios und die Vorteile für jeden alternativen logischen Weg eingeschlossen sind. Entscheidungsbäume sind einfach zu handhaben, führen zu einer sehr übersichtlichen grafischen Darstellung und funktionieren mit kategorisierten und kontinuierlichen Daten. Um eine Entscheidungsbaumanalyse durchzuführen, ist ein Datenbestand notwendig, dessen Datenobjekte ein ausgezeichnetes, die Klassenzugehörigkeit angebendes Merkmal besitzen. Diese Klassen mit den zugehörenden Elementen stellen die Trainingsdatenmenge dar. Auf Basis dieser Trainingsdatenmenge wird dann ein Klassifikationsmodell entwickelt. Dieses hilft später bei der Bestimmung der Klassenzugehörigkeit von neuen Elementen, also bei der Klassifikation. Das Projektmanagement verwendet gerne Entscheidungsbäume, um besser und mit weniger Fehlern eine Entscheidung treffen zu können. Das kann beispielsweise binär sein mit gestellten Fragen: Ja oder Nein mit dem Ergebnis, welches durch eine Regel bestimmt ist. Die Regel ist einfach ablesbar, wenn man von der Wurzel her den Ästen des Baumes folgt, bis man zu einem bestimmten Blatt gelangt, welches das Resultat der Fragereihe darstellt. Generiert werden die Entscheidungsbäume üblicherweise top-down. Bei jedem Schritt wird das Attribut gesucht, mit welchem man die Daten am besten klassifizieren kann. Um dieses zu ermitteln, muss der beste Schnitt gefunden werden, d. h. die Aufteilung der Daten muss so gewählt werden, dass sie nach der Aufteilung möglichst rein sind.

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