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

Das Video zum Thema „C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ zeigt 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)“. Das Video ist Teil des Lehrmaterials für die Zusatzqualifikation KI und Maschinelles Lernen. Die Entwicklung und Erprobung dieses Bildungsangebotes wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des InnoVET-Programms gefördert. Das Video gehört zum Bereich C, Grundbegriffe von Datenanalyse und maschinellem Lernen.