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uni:8:kdd1:start [2015-06-24 15:10] – [Aufgabe 1] skrupellos | uni:8:kdd1:start [2020-11-18 18:11] (current) – external edit 127.0.0.1 | ||
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Line 148: | Line 148: | ||
* P(S>=50∣¬Ski)=14 | * P(S>=50∣¬Ski)=14 | ||
- | === Aufgabe 4 === | + | |
+ | === a) === | ||
+ | * W=Sonne,Schnee>50 | ||
+ | * P(Ski∣W=Sonne∧S>=50)=P(W=Sonne,S>=50∣Ski)⋅P(Ski)P(W=Sonne,S>=50)=P(Sonne∣Ski)⋅P(>=50∣Ski)⋅P(Ski)P(Sonne,>=50)=\nicefrac14⋅\nicefrac34\nicefrac12P(Sonne,>=50=\nicefrac332P(…) | ||
+ | * P(¬Ski∣Sonne,>=50)=\nicefrac14⋅\nicefrac14⋅\nicefrac12P(Sonne,>=50=\nicefrac132P(…) | ||
+ | * => P(Ski|…)=34 | ||
+ | |||
+ | ^ ^ a priori ^ Wetter ^^^ Schnee ^^ | ||
+ | ^ ::: ^ ::: ^ Sonne ^ Schnee ^ Regen ^ >= 50 ^ < 50 ^ | ||
+ | | Ski | 1/2 | 1/4 | 2/4 | 2/4 | 1/4 | 3/4 | 1/4 | | ||
+ | | \neg Ski | 1/2 | 1/4 | 1/4 | 2/4 | 1/4 | 3/4 | | ||
+ | |||
+ | ==== Aufgabe 4 ==== | ||
- Klassifikation (Die Klassen (Spam/Ham) stehen schon vorher fest) | - Klassifikation (Die Klassen (Spam/Ham) stehen schon vorher fest) | ||
- Clustering | - Clustering | ||
Line 156: | Line 168: | ||
- Clustering | - Clustering | ||
- Klassifikation | - Klassifikation | ||
+ | |||
+ | ===== Übung 11 ===== | ||
+ | ==== Aufgabe 1 ==== | ||
+ | Wird immer als Kreis Klassifiziert | ||
+ | |||
+ | ==== Aufgabe 2 ==== | ||
+ | XOR-Problem | ||
+ | |||
+ | ==== Aufgabe 3 ==== | ||
+ | Entropie(T)=−∑ki=1pi⋅log(pi) | ||
+ | |||
+ | Informationsgewinn(T,A)=Entropie−∑mi=1|Ti||T|Entropie(Ti) | ||
+ | |||
+ | * Erster Teil von Informationsgewinn: | ||
+ | * Zweiter Teil von Informationsgewinn: | ||
+ | |||
+ | Mittlere Entropie: Gewicht nach '' | ||
+ | |||
+ | === a) === | ||
+ | <WRAP center round important 60%> | ||
+ | Hier wird der 2-er Logarithmus verwendet. Es kann aber jeder verwendet werden, solange es überall verwendet wird. | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | == 1 Split == | ||
+ | T ist noch die ganze DB | ||
+ | |||
+ | Entropie(T)=−(pniedrig⋅log2(pniedrig)+phoch⋅log2(phoch)=−12⋅(−1)−12⋅(−1)=1 | ||
+ | |||
+ | ** Zeit seit Fahrprüfung** | ||
+ | ^ Ti ^ Anzahl ^ Pniedrig ^ Phoch ^ Entropie(T) ^ | ||
+ | | 1-2 | 3 | 1/3 | 2/3 | −13log13−23log23=0.918 | | ||
+ | | 2-7 | 3 | 2/3 | 1/3 | −23log23−13log13=0.918 | | ||
+ | | >7 | ||
+ | |||
+ | Informationsgewinn(T_i, | ||
+ | |||
+ | **Geschlecht** | ||
+ | ^ Ti ^ Anzahl ^ Pniedrig ^ Phoch ^ Entropie(T) ^ | ||
+ | | m | 5 | 2/5 | 3/5 | −25log25−35log35=0.971 | | ||
+ | | w | 3 | 2/3 | 1/3 | −23log23−13log13=0.918 | | ||
+ | |||
+ | Informationsgewinn(T_i, | ||
+ | |||
+ | **Wohnort** | ||
+ | ^ Ti ^ Anzahl ^ Pniedrig ^ Phoch ^ Entropie(T) ^ | ||
+ | | Stadt | 3 | 3/3 | 0/3 | −1log1−0log0=−1⋅0−0=0 | | ||
+ | | Land | 5 | 1/5 | 4/5 | −15log15−45log45=0.722 | | ||
+ | |||
+ | Informationsgewinn(T_i, | ||
+ | |||
+ | == 2. Split == | ||
+ | T={2, | ||
+ | |||
+ | Entropie(T)=−(pniedrig⋅log2(pniedrig)+phoch⋅log2(phoch)=−15⋅log15−45⋅(45)=0.722 | ||
+ | |||
+ | ** Zeit seit Fahrprüfung** | ||
+ | ^ Ti ^ Anzahl ^ Pniedrig ^ Phoch ^ Entropie(T) ^ | ||
+ | | 1-2 | 2 | | ||
+ | | 2-7 | 1 | | ||
+ | | >7 | ||
+ | |||
+ | Informationsgewinn(T_i, | ||
+ | |||
+ | **Geschlecht** | ||
+ | ^ Ti ^ Anzahl ^ Pniedrig ^ Phoch ^ Entropie(T) ^ | ||
+ | | m | 3 | | ||
+ | | w | 2 | 1/2 | 1/2 | 1 | | ||
+ | |||
+ | Informationsgewinn(T_i, | ||
+ | |||
+ | == Beispiel Gini == | ||
+ | ^ T_i ^ Anzahl ^ P_niedrig ^ P_hoch ^ gini(T_i) ^ | ||
+ | | m | 5 | 2/5 | 3/5 | 1−((2/5)2+(3/5)2)=0.48 | | ||
+ | | w | 3 | 2/3 | 1/3 | 1−((2/3)2+(1/3)2)=0.44 | | ||
+ | |||
+ | gini geschlecht(T) = 5/8 * 0.48 + 3/8 * 0.44 | ||
+ | === b) === | ||
+ | ... | ||
+ | |||
+ | |||
===== Foo ===== | ===== Foo ===== | ||
* **Datenbank** | * **Datenbank** |
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