SPSS Modeler Random ForestsIbm

Random Forests im SPSS Modeler ist ein leistungsstarker Ensemble-Algorithmus, der eine Vielzahl von Entscheidungsbäumen kombiniert, um robuste Vorhersagen zu treffen. Jeder Baum im „Wald“ wird auf einer zufälligen Untermenge der Daten trainiert, und die Endvorhersage wird durch Mehrheitsentscheid (Klassifikation) oder Mittelwertbildung (Regression) der Vorhersagen aller Bäume getroffen. Dieser Ansatz reduziert die Überanpassung (Overfitting), die bei einzelnen Entscheidungsbäumen auftreten kann, und sorgt für stabilere und genauere Modelle.

Random Forests arbeiten nach dem Prinzip des Bagging (Bootstrap Aggregating), bei dem mehrere Stichproben mit Zurücklegen aus dem Originaldatensatz gezogen werden. Jeder Baum erhält eine zufällige Stichprobe und verwendet eine zufällige Auswahl von Variablen bei jedem Split, was die Varianz reduziert und die Generalisierbarkeit des Modells verbessert.

Dieser Algorithmus ist besonders nützlich für Anwendungsfälle wie Kreditrisikobewertung, Kundensegmentierung und biomedizinische Datenanalyse, da er auch mit einer großen Anzahl an Eingabe variablen gut umgehen kann. Im SPSS Modeler kannst du die wichtigsten Parameter anpassen, wie die Anzahl der Bäume, die Anzahl der Variablen, die bei jedem Split berücksichtigt werden, und die maximal zulässige Tiefe der Bäume.

Die Ausgabe von Random Forests in SPSS Modeler enthält Statistiken zur Modellgenauigkeit und zur Bedeutung der Variablen, sodass du schnell erkennen kannst, welche Variablen die größte Auswirkung auf die Vorhersagen haben. Dies macht Random Forests zu einem beliebten und leistungsstarken Werkzeug für Datenanalysen, die präzise und interpretierbare Ergebnisse erfordern.