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Questions and Answers
Was ist die grundlegende Idee hinter Entscheidungsbäumen im Bereich des maschinellen Lernens?
Warum gehören Entscheidungsbäume zur Kategorie des überwachten maschinellen Lernens?
Was ist ein Kriterium für ein gutes Entscheidungsbaummodell?
Was passiert, wenn das Wetter nicht gut ist, gemäß dem Beispiel im Text?
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Welche Art von Bedingungen haben Entscheidungsregeln in einem Entscheidungsbaum?
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Was ist die erste Frage im Entscheidungsbaum im Beispiel im Text?
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Was sind die drei Hauptkriterien für einen guten Entscheidungsbaum?
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Was ist der ID3-Algorithmus?
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Welche Maße werden oft verwendet, um die Güte eines Merkmals für die Teilung im ID3-Algorithmus zu bewerten?
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Was passiert im Schritt 1 des ID3-Algorithmus?
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Was ist der Zweck des ID3-Algorithmus?
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Was ist der Algorithmus zur top-down Konstruktion von Entscheidungsbäumen?
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Was ist der Zweck der Auswahl des 'besten' Merkmals bei der Erstellung eines Entscheidungsbaums?
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Was ist der Informationsgewinn?
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Wie werden numerische Attribute in Entscheidungsbäumen behandelt?
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Was ist das Ziel bei der Auswahl des besten Aufteilungspunkts für ein numerisches Attribut?
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Was ist Pre-Pruning bei der Erstellung von Entscheidungsbäumen?
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Was ist Post-Pruning bei der Erstellung von Entscheidungsbäumen?
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Was bedeutet es, dass Entscheidungsbäume eine geringe 'Bias' haben?
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Was ist ein Nachteil des Lernens von Entscheidungsbäumen?
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Was bedeutet es, dass der Prozess des Lernens von Entscheidungsbäumen gierig ist?
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Was ist ein Vorteil von Entscheidungsbäumen?
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Was bedeutet es, dass Entscheidungsbäume direkt auf Probleme mit mehreren Klassen angewendet werden können?
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Warum können Entscheidungsbäume nicht inkrementell lernen?
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Was ist Pre-Pruning?
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Was ist Post-Pruning?
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Was ist der Vorteil von Entscheidungsbäumen in Bezug auf Interpretierbarkeit?
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Was ist der Nachteil von Entscheidungsbäumen in Bezug auf Überanpassung?
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Was sind die Schritte des Post-Pruning?
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Was sind die Vor- und Nachteile von Entscheidungsbäumen?
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