Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (MP4)

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (MP4)

Du kennst jetzt das Verfahren eines einzelnen decision trees. In diesem Video befassen wir uns weiter mit Baum-basierten Verfahren, und zwar einer speziellen Form des Entscheidungswaldes, dem random forest. Wir lernen wichtige Konzepte (bagging, random feature subspacing) dieses Verfahrens kennen und vollziehen anhand eines kleinen Zahlenbeispiels nach, wie hier die Prognose erfolgt. Wir werden auch die Wahl der Hyperparameter besprechen und dabei auch auf den damit verbundenen und bereits angesprochenen Trade-off zwischen Verzerrung und Varianz eingehen. Zuletzt diskutieren wir kurz einige Vor- und Nachteile des random forests.

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Herkunftsnachweis: "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (MP4)" von , lizenziert unter CC BY 4.0
Original-URL: https://moodle.ki-campus.org/course/view.php?id=111

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Dr. Katja Theune

AI, Artificial Intelligence, Baum-basiertes Verfahren, Entscheidungswald, Hyperparameter, Informatik, KI, ML, Prognose, Technologie, Trade-off, Varianz, Verzerrung, bagging, eLearning, künstliche Intelligenz, machine learning, maschinelles Lernen, random feature subspacing, random forest

Lernressource	Video, Kurs
Lizenz	CC BY 4.0
Zusätzliche Lizenzinformationen	Das Material ist Bestandteil vom KI-Campus Kurs "KI für Alle 2: Verstehen, Bewerten, Reflektieren". Gefördert durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt sowie durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen.
Sprache	Deutsch

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