C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Folien zum Video)

Die Folien zum Video „C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ zeigen Klassifikationsbäume, die mit Maschinellem Lernen aus Daten gelernt („trainiert“) wurden. Außerdem wird der Gini-Index vorgestellt. Dieser ist ein Maß, mit dem man für jeden Knoten in dem Baum bestimmen kann, wie divers die zu diesem Knoten gehörenden Klassen sind. Die praktische Umsetzung mit Python an einem Beispiel mit Eisverkäufen findet sich im dazu passenden Jupyter Notebook „C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)“.