C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Folien zum Video)

Die Folien zum Video „C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting“ erklären, wie der Algorithmus zum Training von Klassifikationsbäumen funktioniert. Es werden Parameter vorgestellt, die beim Training von Klassifikationsbäumen (oder auch Entscheidungsbäumen generell) hilfreich sein können. Diese sind zum Beispiel wichtig, um das sogenannte Overfitting zu verhindern, das bei Klassifikationsbäumen häufig ein Problem ist. Die praktische Umsetzung des Algorithmus wird im ergänzenden Jupyter Notebook „C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)“ illustriert. Ein weiteres Jupyter Notebook “C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)“ erklärt die Parameter, die sklearn zur Vermeidung von Overfitting zur Verfügung stellt.
- Nutzungsrechte
-
CC BY
- Herkunftsnachweis
- "C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Folien zum Video)" von Universität Stuttgart, lizenziert unter CC BY 4.0
- Original-URL
- http://hdl.handle.net/10900.3/OER_BBOKBYJC
Universität Stuttgart
KI B3/Universität Stuttgart, Antje Schweitzer
Lernressource | Präsentation |
Lizenz | CC BY 4.0 |
Beruf |
|
Sprache | Deutsch |
Bundesland | Baden-Württemberg |
Medium melden
verknüpfte Materialien
ähnliche Materialien
Als Anwendung installieren
Installieren Sie HubbS als App für ein besseres Nutzungserlebnis. Mehr erfahren.
Abbrechen