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2019 | OriginalPaper | Chapter

21. Baumbasierte Verfahren

Author : Sebastian Sauer

Published in: Moderne Datenanalyse mit R

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

In diesem Kapitel werden einige Varianten sog. „baumbasierter Verfahren“ vorgestellt. Als erster Vertreter werden Entscheidungsbäume diskutiert, gefolgt von einer kurzen Darstellung von Bagging-Modellen und dann, ausführlicher, von Random-Forest-Modellen. Da Entscheidungsbäume die konzeptionelle Grundlage dieser Familie stellen, erörtern wir diese Modelle relativ detailliert. Schließlich werden noch Vor- und Nachteile dieser Modellfamilie einander gegenübergestellt. Zum Abschluss bestimmen Sie die Relevanz von Prädiktoren bei diesen Modellen.

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Footnotes
1
Z. B. mit tally(~is_halodrie, data = train_df, format = ″​percent″​); der Anteil der häufigsten Kategorie ist die Vorhersage des Nullmodells.
 
3
Man könnte ntree daher eher als Schokoladenparameter bezeichnen: Eine gewisse Menge wünscht man sich, aber mehr bringt keinen Zusatznutzen; randomforest und damit caret als Schnittstelle zu randomforest nimmt ntree = 500 als Standard, vgl. ?randomForest.
 
4
Vgl. Abschn. 21.1.2.
 
5
baum2a <- rpart(is_halodrie ~ rating + age, data = train_df); plot(as.party(baum2a)); es resultiert ein anderer Baum. Interessant ist, dass die Variable age mehr als einmal in den Baum einging, wie im baum2 auch.
 
6
Z. B. so: baum2a[[″​control″​]].
 
7
baum2a[[″​variable.importance″​]].
 
8
train(kiterium ~ praediktor, data = meine_daten, method = ″​rpart″​).
 
9
Ja.
 
10
Nein; wird die Anzahl der Knoten im Baum zu groß, so sinkt die Modellgüte im Test-Sample wieder.
 
11
Nein; in der Regel sind viel kleinere Werte besser. Als Faustregel kann man mit \(\sqrt{(k)}\) beginnen, wobei \(k\) die Anzahl der Prädiktoren im Modell bezeichnet.
 
12
Ca. 50 Prozentpunkte; s. Abb. 21.3 im Vergleich von Knoten 6 und Knoten 7. In Abb. 21.2 kennzeichnet das linke, mittlere Rechteck (sowohl bei Männern als auch bei Frauen) diesen Unterschied (also Menschen mit geringer Ehezufriedenheit und mittlerem Alter).
 
Metadata
Title
Baumbasierte Verfahren
Author
Sebastian Sauer
Copyright Year
2019
Book
Moderne Datenanalyse mit R

Print ISBN: 978-3-658-21586-6

Electronic ISBN: 978-3-658-21587-3

Copyright Year: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-21587-3_21