{"id":164913,"date":"2022-11-24T11:32:06","date_gmt":"2022-11-24T10:32:06","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=164913"},"modified":"2023-10-29T20:35:32","modified_gmt":"2023-10-29T19:35:32","slug":"random-forest-definition","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/random-forest-definition","title":{"rendered":"Random Forest: Zufallswald, Definition und Funktionsweise"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"164913\" class=\"elementor elementor-164913\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0edaebb e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0edaebb\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b242fa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2b242fa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2><strong>Ein Random Forest ist eine <\/strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">Machine-Learning-Technik<\/a><strong>, die bei Data Scientists sehr beliebt ist, und das aus gutem Grund: Sie hat im Vergleich zu anderen Data-Algorithmen viele Vorteile.<\/strong><\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f2cd6fa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f2cd6fa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Es ist eine einfach zu interpretierende, stabile Technik, die im Allgemeinen gute Akkuratesse aufweist und f\u00fcr Regressions- oder Klassifikationsaufgaben verwendet werden kann. Sie deckt daher einen Gro\u00dfteil der Probleme des <\/span><b>Machine Learning <\/b><span style=\"font-weight: 400\">ab.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">In <\/span><b>Random Forest <\/b><span style=\"font-weight: 400\">steht<\/span> <span style=\"font-weight: 400\">zuerst das Wort &#8222;Forest&#8220; (Wald). Das bedeutet, dass der Algorithmus auf B\u00e4umen basiert, die als <\/span><b>Entscheidungsb\u00e4ume<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> bezeichnet werden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dd85a20 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"dd85a20\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a7337fa elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a7337fa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist ein Entscheidungsbaum ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d0499c8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d0499c8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Wie der Name schon sagt, hilft ein Entscheidungsbaum dem <\/span><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-scientist-werden\">Data Scientist<\/a><\/strong><span style=\"font-weight: 400\">, <\/span><b>eine Entscheidung zu<\/b> <b>treffen. <\/b><span style=\"font-weight: 400\">Er stellt eine\u00a0 <\/span><b>Reihe von Fragen <\/b><span style=\"font-weight: 400\">(auch Tests genannt) und deren Antworten (ja\/nein) <\/span><b>f\u00fchren zur endg\u00fcltigen Entscheidung.<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Nehmen wir ein <\/span><b>Beispiel f\u00fcr eine bin\u00e4re Klassifizierung<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Ob ein Pilz essbar ist, wird anhand folgender <\/span><b>Kriterien &#8211; oder Features auf Englisch &#8211; ermittelt<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Farbe, Gr\u00f6\u00dfe des Pilzes, Form des Hutes, Geruch, Gr\u00f6\u00dfe des Stiels, Vorhandensein von Flecken etc<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-98710c3 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"98710c3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"446\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/unnamed-3-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-164922\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/unnamed-3-2.webp 512w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/unnamed-3-2-300x261.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Beispiel f\u00fcr einen Entscheidungsbaum<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-14451df elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"14451df\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"835\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/Arbre-Random-Forest.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-164923\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/Arbre-Random-Forest.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/Arbre-Random-Forest-276x300.webp 276w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Schema eines Entscheidungsbaums<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1975509 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1975509\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<blockquote><p><i><span style=\"font-weight: 400\">Im Baum <\/span><\/i><b><i>entspricht jede Frage einem Knoten, <\/i><\/b><i><span style=\"font-weight: 400\">d. h. einer <\/span><\/i><b><i>Stelle, an der sich ein Zweig in zwei Zweige teilt<\/i><\/b><i><span style=\"font-weight: 400\">. Je nachdem, wie die Antwort auf die Frage lautet, bewegen wir uns in Richtung des einen oder anderen Zweiges des Baumes, um schlie\u00dflich zu <\/span><\/i><b><i>einem Blatt <\/i><\/b><i><span style=\"font-weight: 400\">des Baumes (oder Ende) zu <\/span><\/i><b><i>gelangen, <\/i><\/b><i><span style=\"font-weight: 400\">das die Antwort auf unsere Frage enth\u00e4lt.<\/span><\/i><\/p><\/blockquote>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-feec84e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"feec84e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Vielleicht fragst Du Dich, wie man die Reihenfolge der zu stellenden Fragen ausw\u00e4hlt: <\/span><b>Warum sollte man mit dieser oder jener Frage beginnen?\u00a0<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Bei jedem Knoten stellt sich der Algorithmus die Frage, <\/span><b>welche Frage er stellen <\/b><span style=\"font-weight: 400\">soll, d.h. ob er sich eher f\u00fcr den Geruch, die Form des Hutes oder die Gr\u00f6\u00dfe des Pilzes interessieren soll. Er berechnet also f\u00fcr jedes Feature den <\/span><b>Informationsgewinn, den <\/b><span style=\"font-weight: 400\">wir erhalten w\u00fcrden, wenn wir dieses Feature ausw\u00e4hlen w\u00fcrden.\u00a0<\/span>Wir wollen den Informationsgewinn maximieren. Der Baum w\u00e4hlt also die Frage aus und somit das<b> Feature, das diesen Gewinn maximiert.\u00a0<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-687afab e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"687afab\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7aa6d13 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7aa6d13\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Der Wald, eine Kombination von B\u00e4umen?\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c5b636c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c5b636c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>Random Forest <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">ist eine sogenannte Ensemble-Methode, d. h. es werden <\/span><b>Ergebnisse &#8222;zusammengesetzt<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">&#8220; oder <\/span><b>kombiniert, <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">um ein tolles Endergebnis zu erzielen.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Aber die Ergebnisse, wovon? Ganz einfach: die verschiedenen Entscheidungsb\u00e4ume, aus denen sie zusammengesetzt sind.<\/span><\/p><p>Sie <span style=\"font-weight: 400;\">k\u00f6nnen aus <\/span><b>mehreren Dutzend oder sogar Hunderten von B\u00e4umen bestehen. Die Anzahl der B\u00e4ume ist ein Parameter, der normalerweise durch <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Kreuzvalidierung<\/span><b> angepasst wird. Kurz gesagt ist die Kreuzvalidierung eine <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Technik zur Bewertung eines <\/span><b>Machine-Learning-Algorithmus, bei der das <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Modell mit Teilen des Ausgangsdatensatzes trainiert und getestet wird.<\/span><\/p><p><b>Jeder Baum wird auf eine Teilmenge <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">des <\/span><b>Datasets trainiert und liefert ein <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Ergebnis (ja oder nein in unserem Pilzbeispiel). Die <\/span><b>Ergebnisse aller <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Entscheidungsb\u00e4ume werden dann zu einer endg\u00fcltigen Antwort <\/span><b>zusammengefasst. Der Baum &#8222;stimmt&#8220; ab <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">(ja oder nein) und die <\/span><b>endg\u00fcltige Antwort ist diejenige, die die Mehrheit der Stimmen erhalten hat<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies ist eine sogenannte <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/bagging-im-machine-learning-was-ist-das\">Bagging-Methode <\/a><span style=\"font-weight: 400;\">:\u00a0<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Wir <\/span><b>teilen <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">unser <\/span><b>Dataset <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">in mehrere <\/span><b>zuf\u00e4llig zusammengestellte Teilmengen von Stichproben auf <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">&#8211; daher das &#8222;Random&#8220; in Random Forest.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Man <\/span><b>trainiert ein Modell auf jeder Teilmenge: Es gibt so <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">viele Modelle wie Teilmengen.\u00a0<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Wir <\/span><b>kombinieren alle Ergebnisse der Modelle <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">(z. B. mit einem Abstimmungssystem), was uns ein Endergebnis liefert.<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Auf diese Weise baut man ein robustes <\/span><b>Modell aus <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">mehreren Modellen auf, die nicht unbedingt gleich robust sind.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieser Algorithmus ist aufgrund seiner F\u00e4higkeit, <strong>die Ergebnisse seiner B\u00e4ume zu kombinieren,<\/strong> um ein <strong>zuverl\u00e4ssigeres Endergebnis<\/strong> zu erhalten, sehr beliebt. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Aufgrund seiner Effektivit\u00e4t wird er in vielen Bereichen eingesetzt, z. B. im Telefonmarketing, um das Verhalten von Kunden vorherzusagen, oder im <\/span><b>Finanzwesen <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">f\u00fcr das <\/span><b>Risikomanagement<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">M\u00f6chtest Du eine Ausbildung in Machine Learning beginnen? Entdecke unsere Weiterbildungen zum <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\">Data Analyst<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">Data Scientist<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> und <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-engineer\">Data Engineer<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">! <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-29a51dd elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"29a51dd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/terminvereinbarung\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Einen Termin vereinbaren<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein Random Forest ist eine Machine-Learning-Technik, die bei Data Scientists sehr beliebt ist, und das aus gutem Grund: Sie hat im Vergleich zu anderen Data-Algorithmen viele Vorteile. 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