Auszug
Entscheidungsbäume dienen der Aufteilung von Objekten anhand geeigneter Merkmale in Gruppen im Hinblick auf eine vorgegebene Zielgröße. Grundsätzlich lassen sich Entscheidungsbäume in zwei Varianten unterteilen: Klassifikationsbäume und Regressionsbäume. Klassifikationsbäume werden bei nominal skalierten Variablen als abhängige Zielgröße eingesetzt, während bei Regressionsbäumen eine quantitative Variable als abhängige Zielgröße vorliegt. Im Folgenden stehen Klassifikationsbäume im Vordergrund der Betrachtung.
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© 2008 Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden
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(2008). Entscheidungsbäume. In: Datenanalyse und Statistik. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-9654-1_18
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-8349-9654-1_18
Publisher Name: Gabler
Print ISBN: 978-3-8349-0434-8
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