Книга "Regressionsb?ume anhand des CART-Algorithmus und diverse fortgeschrittene Methoden".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 un...