ML High-Level Tools & Algorithms

Was ist die grundlegende Idee hinter Entscheidungsbäumen im Bereich des maschinellen Lernens?

Eine hierarchische Struktur für Entscheidungsregeln schaffen
Daten abgleichen mit spezifizierten Bedingungen
Ein Modell entwickeln, das neue Datenpunkte klassifiziert
Ein Klassifikationsmodell aus Daten ableiten (correct)

Warum gehören Entscheidungsbäume zur Kategorie des überwachten maschinellen Lernens?

Weil sie nur eine Hauptfrage stellen
Weil sie auf gelabelten Daten trainiert werden (correct)
Weil sie auf ungelabelten Daten trainiert werden
Weil sie keine Klassifikationen benötigen

Was ist ein Kriterium für ein gutes Entscheidungsbaummodell?

Konsistenz (correct)
Eine große Anzahl von Entscheidungen
Eine komplexe hierarchische Struktur
Eine hohe Anzahl von Fragen

Was passiert, wenn das Wetter nicht gut ist, gemäß dem Beispiel im Text?

Das Flugzeug kann nicht starten (C) Signup and view all the answers

Welche Art von Bedingungen haben Entscheidungsregeln in einem Entscheidungsbaum?

Eine hierarchische Struktur äquivalent zu 'Wenn und Dann'-Bedingungen (A) Signup and view all the answers

Was ist die erste Frage im Entscheidungsbaum im Beispiel im Text?

Ist das Wetter gut? (C) Signup and view all the answers

Was sind die drei Hauptkriterien für einen guten Entscheidungsbaum?

Generalisierung, Korrektheit, Einfachheit (C) Signup and view all the answers

Was ist der ID3-Algorithmus?

Ein Algorithmus zum Lernen von Entscheidungsbäumen aus Daten (C) Signup and view all the answers

Welche Maße werden oft verwendet, um die Güte eines Merkmals für die Teilung im ID3-Algorithmus zu bewerten?

Entropie und Informationsgewinn (A) Signup and view all the answers

Was passiert im Schritt 1 des ID3-Algorithmus?

Das beste Merkmal (Attribut) zum Teilen der Daten wird ausgewählt (C) Signup and view all the answers

Was ist der Zweck des ID3-Algorithmus?

Entscheidungsbäume aus Daten zu lernen (A) Signup and view all the answers

Was ist der Algorithmus zur top-down Konstruktion von Entscheidungsbäumen?

Ein Algorithmus, um schrittweise und rekursiv einen Entscheidungsbaum aufzubauen (B) Signup and view all the answers

Was ist der Zweck der Auswahl des 'besten' Merkmals bei der Erstellung eines Entscheidungsbaums?

Um die Daten in verschiedene Kategorien zu unterteilen (C) Signup and view all the answers

Was ist der Informationsgewinn?

Ein Maß für die Unordnung in den Daten (B) Signup and view all the answers

Wie werden numerische Attribute in Entscheidungsbäumen behandelt?

Sie werden als binäre Tests behandelt (D) Signup and view all the answers

Was ist das Ziel bei der Auswahl des besten Aufteilungspunkts für ein numerisches Attribut?

Die maximale Klarheit in der Klassifikation zu erreichen (A) Signup and view all the answers

Was ist Pre-Pruning bei der Erstellung von Entscheidungsbäumen?

Das Stoppen der Baumexpansion, bevor er zu tief oder zu komplex wird (C) Signup and view all the answers

Was ist Post-Pruning bei der Erstellung von Entscheidungsbäumen?

Das Entfernen von Knoten und das Ersetzen durch Blattknoten (C) Signup and view all the answers

Was bedeutet es, dass Entscheidungsbäume eine geringe 'Bias' haben?

Sie sind flexibel genug, um eine Vielzahl von Mustern in den Daten zu erfassen. (D) Signup and view all the answers

Was ist ein Nachteil des Lernens von Entscheidungsbäumen?

Sie können nicht inkrementell lernen. (A) Signup and view all the answers

Was bedeutet es, dass der Prozess des Lernens von Entscheidungsbäumen gierig ist?

Es wird nur die beste verfügbare Option ausgewählt, ohne die zukünftigen Konsequenzen zu berücksichtigen. (A) Signup and view all the answers

Was ist ein Vorteil von Entscheidungsbäumen?

Sie sind leicht interpretierbar und können eine Vielzahl von Mustern in den Daten erfassen. (C) Signup and view all the answers

Was bedeutet es, dass Entscheidungsbäume direkt auf Probleme mit mehreren Klassen angewendet werden können?

Sie können direkt auf Probleme mit mehreren Klassen angewendet werden. (A) Signup and view all the answers

Warum können Entscheidungsbäume nicht inkrementell lernen?

Sie können nicht inkrementell lernen, dh sie können nicht kontinuierlich aktualisiert werden, wenn neue Daten eintreffen. (D) Signup and view all the answers

Was ist Pre-Pruning?

Eine Strategie, um den Baum zu stoppen, bevor er zu tief oder zu komplex wird. (C) Signup and view all the answers

Was ist Post-Pruning?

Eine Strategie, um den Baum zu vereinfachen, nachdem er erstellt wurde. (D) Signup and view all the answers

Was ist der Vorteil von Entscheidungsbäumen in Bezug auf Interpretierbarkeit?

Entscheidungsbäume sind leicht verständlich und können visualisiert werden. (C) Signup and view all the answers

Was ist der Nachteil von Entscheidungsbäumen in Bezug auf Überanpassung?

Entscheidungsbäume können sich zu den dominanten Klassen hinzuziehen. (A) Signup and view all the answers

Was sind die Schritte des Post-Pruning?

Erstellen eines konsistenten Baums und Vereinfachen des Baums. (A) Signup and view all the answers

Was sind die Vor- und Nachteile von Entscheidungsbäumen?

Entscheidungsbäume sind effizient im Trainingsprozess, aber sie sind anfällig für Überanpassung. (D) Signup and view all the answers