Random Forest ist ein Begriff aus den Bereichen Big Data und Smart Data sowie K\u00fcnstliche Intelligenz. Er bezeichnet eine Methode, mit der gro\u00dfe Mengen an Daten ausgewertet und genutzt werden, um hilfreiche Prognosen oder Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n
Stellen Sie sich einen Random Forest wie einen Wald vor, der aus vielen einzelnen B\u00e4umen besteht. Jeder Baum steht f\u00fcr ein kleines Analyse-Modell, das selbst eine Entscheidung trifft. Der Clou: Diese B\u00e4ume arbeiten zusammen, um zu einem m\u00f6glichst zuverl\u00e4ssigen Gesamtergebnis zu kommen. Je mehr B\u00e4ume, desto \u201ekl\u00fcger\u201c wird der Wald, weil Fehler einzelner B\u00e4ume sich gegenseitig ausgleichen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Ein anschauliches Beispiel: Ein Online-H\u00e4ndler m\u00f6chte anhand von Kundendaten vorhersagen, ob ein bestimmter Kunde an einem Produktspecial interessiert sein k\u00f6nnte. Mithilfe von Random Forest analysiert das System zahlreiche Eigenschaften, wie fr\u00fchere K\u00e4ufe, Alter oder Suchverhalten, und l\u00e4sst viele \u201eEntscheidungsb\u00e4ume\u201c unabh\u00e4ngig voneinander abstimmen. Das finale Ergebnis ist deutlich genauer, als wenn nur ein einzelnes Modell eingesetzt w\u00fcrde.<\/p>\n
Kurz gesagt: Random Forest macht es Unternehmen leichter, aus gro\u00dfen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse f\u00fcr bessere Entscheidungen zu gewinnen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"