Entscheidungsbaum

Übungsaufgaben zum Klassifizieren mit Trenngeraden, kNN und Entscheidungsbäumen

Zwei Übungsaufgaben: Du sagst in einer Fahrradwerkstatt mit Trenngeraden voraus, welche E-Bike-Akkus bald ausfallen, zeichnest Daten und Geraden ein, rechnest mit der Geradengleichung und prüfst das Modell mit Testdaten. Danach wählst Du für die vorausschauende Wartung von Schweißanlagen zwischen kNN und Entscheidungsbaum, wertest Nachbarschaften für verschiedene k aus, bereitest Daten auf und berechnest euklidische Distanzen.

Klassifizieren mit Trenngeraden, k-nächsten Nachbarn und Entscheidungsbäumen

Wie ordnet ein Programm einen neuen Datensatz einer Klasse zu? Der Artikel stellt drei einfache Verfahren des überwachten Lernens vor: Trenngeraden (mit Geradengleichung, Klassifizieren durch Hinschauen und durch Rechnen, Auswahl einer guten Geraden und Test mit Testdaten), die k-nächsten Nachbarn (euklidische Distanz, Wahl von k, Aufbereitung der Daten) und Entscheidungsbäume nach ID3 (Entropie und Informationsgewinn). Zum Schluss vergleicht er die Verfahren und zeigt, wie Du eine Auswahl begründest.