Entscheidungsunterstützungssysteme - TU Chemnitz

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Grundsätzliche Arbeitsweise • • Sukzessive Aufteilung der Trainingsmenge, so dass sich daraus homogenere Gruppen von Datensätzen bezüglich der Klassifikationsvariablen ergeben • Darstellung der Aufteilung der Datenmengen durch einen Baum, in dem jeder Knoten eine Datenmenge indiziert, dem ein Homogenitätsmaß zugeordnet wird • • <strong>Entscheidungsunterstützungssysteme</strong> © Christian Schieder | Professur Wirtschaftsinformatik II | Vorlesung WS 2013/2014 4 | 26
Beispiel Es liege für eine Kreditwürdigkeitsprüfung eine Menge von Kundendatensätzen vor. Dabei werden 70 % der Kunden als kreditwürdig und 30 % der Kunden als nicht-kreditwürdig eingestuft. Durch eine Aufteilung des Gesamtdatenbestandes anhand eines Merkmales sollen zwei Teilmengen derart entstehen, dass sich in der einen Teilmenge mehr Kundendatensätze mit der Eigenschaft kreditwürdig und in der anderen Teilmenge mehr Kundendatensätze mit der Eigenschaft nicht-kreditwürdig befinden. Beide Teilmengen weisen damit eine bessere Homogenität bezüglich der Klassifikationsvariablen auf, als der Ausgangsdatenbestand. <strong>Entscheidungsunterstützungssysteme</strong> © Christian Schieder | Professur Wirtschaftsinformatik II | Vorlesung WS 2013/2014 5 | 26
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