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Entscheidungsbäume sind am effektivsten, wenn Sie einen tabellarischen Datensatz haben (Daten, die Sie in einer Tabelle, einer CSV-Datei oder einer Datenbanktabelle darstellen können). Tabellendaten sind eines der gängigsten Datenformate und Entscheidungsbäume sollten Ihre bevorzugte Lösung für die Modellierung sein.
Tabelle 1. Beispiel für einen tabellarischen Datensatz.
Anzahl der Strecken
Anzahl der Augen
Gewicht (Pfund)
Art (Label)
2
2
12
Pinguin
8
6
0,1
Spinne
4
2
44
Hund
…
…
…
…
Im Gegensatz zu neuronalen Netzwerken werden in Entscheidungswäldern nativ Tabellendaten des Modells verwendet.
Bei der Entwicklung von Entscheidungswäldern müssen Sie keine Aufgaben wie die folgenden ausführen:
Führen Sie eine Vorverarbeitung wie die Merkmalsnormalisierung oder die One-Hot-Codierung durch.
Führen Sie eine Imputation durch (z. B. ersetzen Sie einen fehlenden Wert durch -1).
Entscheidungsbäume eignen sich jedoch nicht gut für die direkte Verwendung nicht tabellarischer Daten (auch unstrukturierte Daten genannt), z. B. Bilder oder Text. Ja, es gibt Problemumgehungen für diese Einschränkung, aber neuronale Netze verarbeiten in der Regel besser unstrukturierte Daten.
Leistung
Entscheidungsforste sind stichprobeneffizient. Entscheidungsforste eignen sich also gut für das Training mit kleinen Datasets oder Datasets, bei denen das Verhältnis von Merkmalen zu Beispielen hoch ist (möglicherweise größer als 1). Auch wenn Entscheidungsbäume stichprobeneffizient sind, erzielen sie wie alle Modelle für maschinelles Lernen die besten Ergebnisse, wenn viele Daten verfügbar sind.
Entscheidungsbäume sind in der Regel schneller als vergleichbare neuronale Netze. Beispielsweise führt ein mittelgroßer Entscheidungswald die Inferenz auf einer modernen CPU in wenigen Mikrosekunden aus.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Benötigte Informationen nicht gefunden","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zu umständlich/zu viele Schritte","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nicht mehr aktuell","outOfDate","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Problem mit Beispielen/Code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-07-27 (UTC)."],[[["Decision forests are highly effective for modeling tabular data, making them a primary choice for datasets commonly found in spreadsheets, CSV files, or databases."],["Unlike neural networks, decision forests directly handle tabular data without requiring preprocessing steps like feature normalization or imputation."],["While decision forests can be adapted for non-tabular data like images or text, neural networks are generally better suited for such data types."],["Decision forests are sample efficient, performing well even with small datasets or those with a high feature-to-example ratio, but still benefit from larger datasets."],["Decision forests offer faster inference speeds compared to neural networks, typically completing predictions within microseconds on modern CPUs."]]],[]]
