Der Begriff Decision Trees ist besonders in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation zuhause. Decision Trees, auf Deutsch Entscheidungsbäume, sind ein einfaches und anschauliches Werkzeug, um Entscheidungen mit vielen Möglichkeiten übersichtlich darzustellen. Sie sind sehr beliebt, wenn Unternehmen aus großen Datenmengen herausfinden wollen, wie sie am besten handeln oder bestimmte Prozesse optimieren können.
Ein Decision Tree funktioniert wie ein echtes Baumdiagramm: Am Anfang steht eine Frage oder ein Kriterium. Je nachdem, wie man darauf antwortet, verzweigt der Baum weiter. So geht es Schritt für Schritt durch verschiedene Entscheidungen, bis am Ende eine klare Empfehlung oder ein Ergebnis steht.
Ein Beispiel: Ein Online-Shop möchte wissen, ob ein Kunde ein bestimmtes Produkt kauft. Der Decision Tree prüft zuerst, ob der Kunde die Produktseite besucht hat. Ist das der Fall, fragt der Baum weiter, ob der Kunde das Produkt in den Warenkorb gelegt hat. Je nach Antwort geht der Entscheidungsweg weiter, bis am Ende eine Einschätzung zur Kaufwahrscheinlichkeit steht.
Decision Trees sind in der Praxis verständliche Werkzeuge, um aus Daten kluge Entscheidungen zu treffen.
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