Regressionsbäume anhand des CART-Algorithmus und diverse fortgeschrittene Methoden: Veranschaulicht durch eine empirische Analyse US-amerikanischer Ve [German]

By Rochus Niemierko

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 1,0, Universit t Augsburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Die folgende Arbeit besch ftigt sich mit Verfahren aus der Gruppe der Entscheidungsb ume, die eine weite Verbreitung bei der L sung von Regressionsproblemen finden. Gemeint sind zum einen, die Regressionsb ume nach dem CART (Classification And Regression Trees)-Algorithmus, welche von Breiman et al. (1984) erarbeitet wurden. Im Folgenden ist aus Vereinfachungsgr nden von CART die Rede. Auf diesem Verfahren aufbauend, werden zus tzlich noch das Bagging, Random Forests und das Gradient-Boosting, als fortgeschrittene Methoden vorgestellt. Grunds tzlich ist zu erw hnen, dass es eine ganze Reihe von Algorithmen gibt, die sich an die Baumstruktur anlehnen. Diese Methoden basieren auf rekursiver Partitionierung der Lernstichprobe in Untermengen entlang des Baumes. Bei CART wird zuerst ein weitverzweigter, komplexer Regressionsbaum erstellt und anschlie end gem eines Optimalit tskriteriums gek rzt. Hierdurch entsteht ein statistisches Modell, das Strukturen und Zusammenh nge in den Daten erlernen soll, weshalb man es der Gruppe der statistischen Lernmethoden zuordnet. Im Anschluss kann das Modell dazu genutzt werden, um Vorhersagen f r weitere Beobachtungen zu machen, welche nicht zum Erstellen genutzt wurden. Die Genauigkeit dieser Vorhersagen l sst sich auf unterschiedliche Weisen messen. Dadurch dass sich das Modell graphisch gut darstellen l sst, wird die Interpretation der Ergebnisse erleichtert - um nur einen der Vorteile von CART zu nennen. Es sei zu beachten, dass sich dieses Verfahren sowohl separat, als auch als Implementierung bei anderen Methoden anwenden l sst, bei denen es gilt einen Datensatz gem der H he der Responsevariablen aufzuteilen. Dies ist z.B. bei den drei behandelten fortgeschrittenen Methoden der Fall. Fraglich ist, wann es sich empfiehlt auf CART zur ckzugreifen und welchen Mehrnutzen man im Vergleich zur klas

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3668413576
• ISBN13: 9783668413573
• Release Date: April 2017
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 58 Pages
• Weight: 0.19 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 5.8" x 8.3"