Beim Einsatz von Entscheidungsbäumen kann es sowohl zu Overfitting als auch zu Underfitting kommen. Hier sind die konkreten Mechanismen, die zu diesen Problemen führen können: 1. **Overfitting:** - **Tiefe Bäume:** Wenn ein Entscheidungsbaum zu tief ist, passt er sich sehr genau an die Trainingsdaten an. Das bedeutet, dass der Baum viele Verzweigungen und Knoten hat, die spezifische Details und Ausnahmen in den Trainingsdaten erfassen. Dies führt dazu, dass der Baum auch das Rauschen in den Daten lernt, anstatt nur die zugrunde liegenden Muster. In der Folge kann der Baum auf neuen, unbekannten Daten schlecht generalisieren. - **Geringe Mindestanzahl an Datenpunkten pro Blatt:** Wenn die Mindestanzahl an Datenpunkten, die erforderlich sind, um einen Knoten zu teilen, zu niedrig ist, kann der Baum sehr spezifische Regeln für kleine Datenmengen erstellen. Dies führt ebenfalls dazu, dass der Baum zu stark an die Trainingsdaten angepasst wird. 2. **Underfitting:** - **Flache Bäume:** Wenn ein Entscheidungsbaum zu flach ist, hat er nicht genügend Tiefe, um die zugrunde liegenden Muster in den Daten zu erfassen. Dies bedeutet, dass der Baum zu wenige Verzweigungen und Knoten hat, um die Komplexität der Daten zu modellieren. In der Folge kann der Baum weder die Trainingsdaten noch neue Daten gut vorhersagen. - **Hohe Mindestanzahl an Datenpunkten pro Blatt:** Wenn die Mindestanzahl an Datenpunkten, die erforderlich sind, um einen Knoten zu teilen, zu hoch ist, kann der Baum nicht genügend Verzweigungen erstellen, um die Daten adäquat zu modellieren. Dies führt dazu, dass der Baum zu allgemein bleibt und wichtige Muster in den Daten nicht erfasst. Um Overfitting und Underfitting zu vermeiden, ist es wichtig, die Hyperparameter des Entscheidungsbaums sorgfältig zu wählen und gegebenenfalls Techniken wie Pruning (Beschneiden des Baums) oder Cross-Validation anzuwenden.