Kollektive Intelligenz analysieren, programmieren und nutzen

Kapitel 7. Modellieren mit Entscheidungsbäumen

Sie haben nun ein paar verschiedene automatische Klassifizierer kennengelernt. Dieses Kapitel wird darauf aufbauen und eine sehr nützliche Methode namens Entscheidungsbaum- Lernen vorstellen. Anders als die meisten anderen Klassifizierer lassen sich die Modelle, die durch Entscheidungsbäume erstellt werden, leicht interpretieren – die Liste mit Zahlen bei einem Bayes-Klassifizierer teilt Ihnen zwarmit, wie wichtig jedes Wort ist, aber Sie müssen trotzdem erst Berechnungen durchführen, um zu erfahren, wie das Ergebnis sein wird. Ein neuronales Netz ist noch schwieriger zu interpretieren, da die Gewichtung der Verbindung zwischen zwei Neuronen für sich allein nur sehr wenig Bedeutung hat. Aber Sie können ...