Entscheidungsbäume

Entscheidungssituationen, die nur ein einziges Ziel haben (d.h. die Wahl der besten oder genügend guten Alternative) und bei denen es nur eine beschränkte Anzahl von Alternativen gibt, können mit Hilfe der Entscheidungsanalyse modelliert werden.

Fig. 10: Entscheidungsbaum

Entscheidungsbäume werden bei Entscheidungen, die keine einzelne, isolierte Handlung darstellen, sondern in andere Entscheidungen münden, verwendet. Auch lässt sich mit Hilfe von Entscheidungsbäumen jeder einzelne Entscheidungsschritt und seine möglichen Konsequenzen untersuchen.

Ein Entscheidungsbaum kann zur Klassifizierung, Vorhersage oder Schätzung benutzt werden.

Im Allgemeinen unterscheidet man bei Entscheidungsbäume zwischen Klassifikationsbäumen und Regressionsbäumen:

• Ein Klassifikationsbaum zeigt eine Auswahl von diskreten Klassen und deren Beziehungen untereinander.
• Ein Regressionsbaum zeigt eine Auswahl von kontinuierlichen Werten.

Die Zürcher Kantonalbank benutzt Entscheidungsbäume, um Geldwäscherei aufzudecken

"Lange Jahre stand die Schweiz im Ruf, eine Drehscheibe für Geldwäscher zu sein. Heute sind die Gesetze strenger geworden. Wie erkennt eine Bank jedoch frühzeitig, wer Geld waschen will? Moderne Softwareprogramme filtern aus Millionen von Kundenbeziehungen diejenigen heraus, die Hinweise auf eine verbrecherische Handlung geben."

Im Dezember 2004 zeigte das Schweizer Fernsehen einen Bericht über dieses Thema unter dem Titel “Geldwäschern auf der Spur”.

Sie können sich diesen Bericht auf auf der Website des Schweizer Fernsehens angucken (Dauer: 10:20 Minuten).