Was bedeutet "WAGEN"?
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CART steht für Klassifikations- und Regressionsbäume. Das ist 'ne Methode, die in der Statistik und im Machine Learning genutzt wird, um Entscheidungen basierend auf Daten zu treffen. CART funktioniert, indem es Daten in kleinere Gruppen aufteilt, je nach bestimmten Merkmalen oder Eigenschaften.
So funktioniert CART
Der Prozess beginnt mit dem gesamten Datensatz. CART sucht nach der besten Möglichkeit, die Daten in zwei Gruppen aufzuspalten, basierend auf einem Merkmal. Das wird immer wieder gemacht, wodurch eine baumartige Struktur entsteht. Jede Teilung macht die Daten Gruppen einheitlicher in Bezug auf das vorhergesagte Ergebnis. Am Ende des Prozesses hast du Äste, die zu Entscheidungen oder Vorhersagen führen.
Arten von Problemen, die CART lösen kann
CART kann für zwei Arten von Problemen verwendet werden:
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Klassifikation: Hier geht's darum, Daten in verschiedene Gruppen einzuteilen. Zum Beispiel zu entscheiden, ob eine E-Mail Spam ist oder nicht.
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Regression: Das bedeutet, einen numerischen Wert vorherzusagen. Zum Beispiel den Preis eines Hauses basierend auf seinen Eigenschaften abzuschätzen.
Warum CART verwenden?
CART ist beliebt, weil es einfach zu verstehen und leicht zu interpretieren ist. Der finale Baum kann visualisiert werden, was klar macht, wie Entscheidungen getroffen werden. Es funktioniert gut mit kleinen und großen Datensätzen. Außerdem kann CART mit verschiedenen Datentypen umgehen, einschließlich Zahlen und Kategorien.
Zusammengefasst ist CART ein nützliches Werkzeug für Entscheidungen in verschiedenen Anwendungen, indem es komplexe Daten in einfachere, handhabbare Teile zerlegt.