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

Das Video zum Thema „C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting“ erklärt, 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. 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.