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#SpezielleMethoden #has-images

Question

Klassifikations- und Regressionsbäume: Überblick

Answer

Im englischsprachigen Raum: CART (classification and regression trees)
Ziel: Ähnlich wie bei bereits bekannten Verfahren (z.B. multiple Regression) --> Vorhersagen/Beschreiben mit Hilfe von Prädiktoren
- Klassifikation: Bei kategorialen oder ordinalen AVen
- Regression: Bei metrischen AVen
Warum Bäume ? Ergebnisse bzw. der „optimale“ Entscheidungsweg werden anhand von Baumdiagrammen veranschaulicht
Entscheidungsweg als umgekehrter Baum
- Wurzel (Root): oberster Teil
- Äste (Branches): mittlerer Teil
- Blätter (leaves): unterer Teil (Blätter mit Klassifikationsergebnissen)
- Knoten (node): Prädiktorvariable
- Zahlen als Cut off Werte: z.B. bei einer Person mit IQ ≥ 91.5 schaut man sich das Alter an und bei weniger intelligenten Personen schaut man sich Schuldgefühle an usw.
Die Klassifikation ist nicht immer einfach. Personen mit Merkmalen, die zum 3. Balken führen, sind schwierig zu klassifizieren (fast 50:50; Risikoabwägung nötig)

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Question

Klassifikations- und Regressionsbäume: Überblick

Answer

Im englischsprachigen Raum: CART (classification and regression trees)
Ziel: Ähnlich wie bei bereits bekannten Verfahren (z.B. multiple Regression) --> Vorhersagen/Beschreiben mit Hilfe von Prädiktoren
- Klassifikation: Bei kategorialen oder ordinalen AVen
- Regression: Bei metrischen AVen
Warum Bäume ? Ergebnisse bzw. der „optimale“ Entscheidungsweg werden anhand von Baumdiagrammen veranschaulicht
Entscheidungsweg als umgekehrter Baum
- Wurzel (Root): oberster Teil
- Äste (Branches): mittlerer Teil
- Blätter (leaves): unterer Teil (Blätter mit Klassifikationsergebnissen)
- Knoten (node): Prädiktorvariable
- Zahlen als Cut off Werte: z.B. bei einer Person mit IQ ≥ 91.5 schaut man sich das Alter an und bei weniger intelligenten Personen schaut man sich Schuldgefühle an usw.
Die Klassifikation ist nicht immer einfach. Personen mit Merkmalen, die zum 3. Balken führen, sind schwierig zu klassifizieren (fast 50:50; Risikoabwägung nötig)

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status	not learned	measured difficulty	37% [default]	last interval [days]
repetition number in this series	0	memorised on		scheduled repetition
scheduled repetition interval		last repetition or drill

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