kNN- neighbor
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Questions and Answers

Was sind True Positives in einer Verwirrungsmatrix?

  • Fälle, in denen das Modell korrekt vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur positiven Klasse gehört, und diese Vorhersage ist tatsächlich korrekt. (correct)
  • Fälle, in denen das Modell fälschlicherweise vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur negativen Klasse gehört, obwohl sie tatsächlich zur positiven Klasse gehört.
  • Fälle, in denen das Modell korrekt vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur negativen Klasse gehört, und diese Vorhersage ist tatsächlich korrekt.
  • Fälle, in denen das Modell fälschlicherweise vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur positiven Klasse gehört, obwohl sie tatsächlich zur negativen Klasse gehört.

    • Was sind True Negatives in einer Verwirrungsmatrix?

  • Fälle, in denen das Modell fälschlicherweise vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur positiven Klasse gehört, obwohl sie tatsächlich zur negativen Klasse gehört.
  • Fälle, in denen das Modell korrekt vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur negativen Klasse gehört, und diese Vorhersage ist tatsächlich korrekt. (correct)
  • Fälle, in denen das Modell fälschlicherweise vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur negativen Klasse gehört, obwohl sie tatsächlich zur positiven Klasse gehört.
  • Fälle, in denen das Modell korrekt vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur positiven Klasse gehört, und diese Vorhersage ist tatsächlich korrekt.

    • Was sind False Positives in einer Verwirrungsmatrix?

  • Fälle, in denen das Modell korrekt vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur positiven Klasse gehört, und diese Vorhersage ist tatsächlich korrekt.
  • Fälle, in denen das Modell fälschlicherweise vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur positiven Klasse gehört, obwohl sie tatsächlich zur negativen Klasse gehört. (correct)
  • Fälle, in denen das Modell korrekt vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur negativen Klasse gehört, und diese Vorhersage ist tatsächlich korrekt.
  • Fälle, in denen das Modell fälschlicherweise vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur negativen Klasse gehört, obwohl sie tatsächlich zur positiven Klasse gehört.

    • Was sind False Negatives in einer Verwirrungsmatrix?

    <p>Fälle, in denen das Modell fälschlicherweise vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur negativen Klasse gehört, obwohl sie tatsächlich zur positiven Klasse gehört.</p> Signup and view all the answers

    Was visualisiert und quantifiziert die Verwirrungsmatrix?

    <p>Die Anzahl der Instanzen, die richtig und falsch klassifiziert wurden.</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Hauptunterschied zwischen Falsch Positiven und Falsch Negativen?

    <p>Falsch Negativen sind schlimmer als Falsch Positiven</p> Signup and view all the answers

    Welche Aussage beschreibt k-Nearest Neighbor (kNN) am besten?

    <p>kNN verwendet die euklidische Entfernung zur Bestimmung der Ähnlichkeit</p> Signup and view all the answers

    Wie wird die Vorhersage bei k-Nearest Neighbor (kNN) gemacht?

    <p>Durch Mehrheitsabstimmung der k ähnlichsten Nachbarn</p> Signup and view all the answers

    Was bedeutet es, dass k-Nearest Neighbor (kNN) ein Beispiel für 'faules Lernen' ist?

    <p>kNN merkt sich die Trainingsdaten nicht</p> Signup and view all the answers

    Warum kann k-Nearest Neighbor (kNN) hohe Berechnungsanforderungen haben?

    <p>Weil kNN alle Trainingsdaten durchsuchen muss</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Unterschied zwischen 1-Nearest Neighbor (1-NN) und k-Nearest Neighbor (k-NN)?

    <p>1-NN sucht nach dem nächsten Nachbarn, während k-NN nach den k nächsten Nachbarn sucht</p> Signup and view all the answers

    Was sind Vorteile von k-Nearest Neighbor (kNN)?

    <p>Schnelles Training</p> Signup and view all the answers

    Was sind Nachteile von k-Nearest Neighbor (kNN)?

    <p>Empfindlichkeit gegenüber irrelevanten Merkmalen</p> Signup and view all the answers

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