KI #11 ID3 Decission Tree / Entscheidungsbaum

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  • Опубликовано: 18 ноя 2024

Комментарии • 14

  • @Riddaex
    @Riddaex 11 месяцев назад +3

    Vielen Dank! Konnte alles super nachvollziehen, sehr anschaulich erklärt. Bestes Video, was ich bisher gesehen habe. GROßES LOB!

  • @Spectre-qy8bv
    @Spectre-qy8bv 3 месяца назад

    sehr gutes Video, danke.

  • @user-ru3do2gi4y
    @user-ru3do2gi4y Год назад +1

    Danke für das Video. Das ist wirklich sehr gut erklärt!! :)

    • @42Entwickler
      @42Entwickler  Год назад

      Danke. War mir gar nicht so sicher ob die Erklärung passt.

  • @masel3masel95
    @masel3masel95 2 месяца назад

    Erstmal ne super Erklärung, danke dafür!
    Eine Frage habe ich aber noch: Müsste der Teilbaum auf dem Pfad Outlook = Rain -> Wind = Strong nicht noch eine Ebene tiefer gehen?
    Bei 15:13 kann ich mich ja entweder für Humidity oder Temp als Knoten entscheiden und je nachdem was ich wähle kann es ja noch zu Play = Yes kommen, oder?

    • @42Entwickler
      @42Entwickler  2 месяца назад +1

      Sobald ein label immer den gleichen Wert hat - also es nur yes oder nur No gibt ist entschieden und es muss nicht mehr weitergemacht werden. Erkennt man am entropie-Wert. Wenn wie bei 15:13 der Wert gleich ist, ist jede Möglichkeit zu diesem Zeitpunkt gleich gut daher ist es egal was man nimmt auch wenn je Entscheidung u.U. ein anderer Baum herauskommt. Zu diesem Zeitpunkt gibt es keine Präferenz. Der ID3 revidiert keine Entschuldigung mehr.

  • @Painless201
    @Painless201 11 месяцев назад

    Sehr gut erklärt

  • @farukensar4912
    @farukensar4912 Год назад +2

    Ich liebe es, wenn Sie nach der Erläuterung der Formel die Umsetzung anhand eines Beispiels machen. Ansonsten ist es doch unmöglich zu verstehen und genau das machen die Meisten nicht. Vielen Dank!!!

    • @42Entwickler
      @42Entwickler  Год назад

      Bitte gerne :-)

    • @farukensar4912
      @farukensar4912 Год назад

      @@42Entwickler Eine Frage noch :) : Ich habe diesen Algorithmus so verstanden, dass es letztendlich von einer "Tabelle an Datensätzen" einen Entscheidungsbaum generiert. Aber dieser Entscheidungsbaum nicht perfekt mit dem Datensatzu übereinstimmt (siehe D10). D10 entscheidet man sich für Ja, der Entscheidungsbaum würde aber Nein sagen, richtig?
      2. Frage: Gibt es auch die Möglichkeit, automatisch labeln zu lassen, wenn jetzt ein neuer Datensatz hinzu kommt, wie etwa D15 ... .

    • @42Entwickler
      @42Entwickler  Год назад +1

      Ja natürlich. Erstmals den Baum auf Basis des Datensatzes erstellen lassen und wenn dieser erstellt ist einfach den neuen Datensatz durch den Baum laufen lassen (Entscheidungen nachverfolgen) und anschließend erhältst du das entsprechende Label für den Datensatz (sobald du ein Blatt erreicht hast)