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Entscheidungsbäume und Zufallswälder machen komplexe Zusammenhänge sichtbar und unterstützen fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten. Sie helfen dabei, Einflussfaktoren zu erkennen, Optionen zu bewerten und zukünftige Entwicklungen besser einzuschätzen.
Ein Decision Tree bildet Entscheidungen als verzweigte Wenn-dann-Struktur ab, während ein Zufallswald viele solcher Bäume kombiniert, um robustere Vorhersagen zu treffen. Beide Methoden helfen, komplexe Entscheidungsprozesse datenbasiert zu strukturieren und Unsicherheiten zu reduzieren.
Beispiele im Tourismus:
Analyse, welche Faktoren (Preis, Saison, Bewertungen, Wetter) die Wahl eines Reiseziels beeinflussen.
Prognose, ob Gäste eher Pauschalreisen oder individuelle Angebote buchen.
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