Aus Beispieldaten einen Baum bauen
Beim maschinellen Lernen baut das Programm den Baum aus Beispielen selbst. Wir machen das von Hand nach.
Das lernst du heute
- Ich weiß, was Beispieldaten (Trainingsdaten) sind.
- Ich kann einen Baum aus einer kleinen Tabelle aufbauen.
- Ich kann prüfen, ob der Baum zu allen Beispielen passt.
Das brauchst du schon: Vielleicht hilft dir zuerst diese Lektion: Wie ein Entscheidungsbaum entscheidet
Mia möchte wissen, wann ihre Familie ins Freibad geht. Sie hat acht Tage notiert: Wetter, Temperatur und ob sie gegangen sind. Das sind Beispieldaten. Aus ihnen kann man einen Baum bauen. Der Baum soll später auch für neue Tage eine Voraussage machen. Das nennt man maschinelles Lernen: Ein Programm findet Regeln in Beispielen, statt dass ein Mensch sie vorgibt. Wir gehen vor wie ein Programm. Wir wählen eine Frage. Wir teilen die Beispiele nach der Antwort. Bei einem Zweig mit gemischten Ergebnissen fragen wir weiter. Bei einem Zweig mit gleichen Ergebnissen schreiben wir das Blatt.
| Wetter | Temperatur | Freibad? |
|---|---|---|
| sonnig | warm | ja |
| sonnig | warm | ja |
| sonnig | kühl | nein |
| bewölkt | warm | ja |
| bewölkt | kühl | nein |
| Regen | warm | nein |
| Regen | kühl | nein |
| sonnig | warm | ja |
Den Baum aufbauen
- Frage 1: Temperatur. Kühl: 3 Tage, alle nein. Das ist ein Blatt: nein.
- Warm: 5 Tage, 4 mal ja, 1 mal nein. Gemischt, also weiter fragen.
- Frage 2 (nur bei warm): Wetter. Regen: nein. Sonnig und bewölkt: ja.
- Jeder Zweig endet jetzt in einem Blatt. Der Baum passt zu allen 8 Beispielen.
Ich verstehe das noch nicht
Such dir aus, was dir hilft.
Noch einfacher erklärt
Du hast eine Tabelle mit Beispielen.
Du teilst sie nach einer Frage.
Ist ein Zweig gemischt, fragst du weiter.
Ein Beispiel
Eine Lehrerin sortiert Karten mit Tieren: erst nach „fliegt“ und „fliegt nicht“, dann die gemischten Stapel weiter. Der Baum sortiert genauso Beispiele.
Schritt für Schritt
Wir teilen die acht Beispiele nach der Temperatur.
- Kühl: 3 Beispiele, alle nein.
- Warm: 5 Beispiele, 4 ja und 1 nein.
- Kühl ist eindeutig: Blatt nein.
- Warm ist gemischt: weitere Frage nötig.
Mit einem Bild erklärt
| Temperatur | ja | nein | Ergebnis |
|---|---|---|---|
| kühl | 0 | 3 | Blatt: nein |
| warm | 4 | 1 | gemischt, weiter fragen |
Zur Grundlage zurück
- Wie ein Entscheidungsbaum entscheidet – Du kannst einem Baum folgen.
Jetzt zusammen
Wir lösen die Aufgabe gemeinsam. Nutze die Hilfen, wenn du sie brauchst.
Zeig mir den ersten Schritt
Sind die Ergebnisse im Zweig gleich oder gemischt?
Lösung ansehen
Lösung: Blatt: nein
Jetzt du
Jetzt probierst du es allein.
Im Zweig warm sind 5 Beispiele: 4 mal ja und 1 mal nein. Wie viele Beispiele sind ja?
Zeig mir den ersten Schritt
Lies die Tabelle.
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Lösung: 4
4 Beispiele sind ja, 1 ist nein. Der Zweig ist gemischt.
Tipp: Teile die Beispiele nach einer Frage. Zähle in jedem Zweig, wie oft ja und nein vorkommt.
Merksatz: Beispiele nach einer Frage teilen. Gleiche Ergebnisse ergeben ein Blatt. Gemischte Zweige brauchen eine weitere Frage.
Typischer Fehler: Viele fragen weiter, obwohl ein Zweig schon eindeutig ist. Wenn alle Beispiele im Zweig dasselbe Ergebnis haben, ist das Blatt fertig.
Mini-Quiz
5 kurze Fragen, ohne Noten. Bei jeder Frage kannst du dir die Lösung ansehen.
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Lösung: Beispiele, aus denen das Programm lernt
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Lösung: Wenn die Ergebnisse im Zweig gemischt sind
Frage 3 Bei warm fragt der Baum weiter nach dem Wetter. Wie viele Beispiele liegen in diesem Zweig?
Zeig mir den ersten Schritt
Wie viele Beispiele gibt es bei warm?
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Lösung: 5
Alle 5 Beispiele mit warm.
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Lösung: Stimmt
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Lösung: Regen, warm: nein
Geschafft
Aus Beispieldaten entsteht ein Baum, indem man die Beispiele nach Fragen teilt, bis jeder Zweig eindeutig ist. So lernt das Programm aus Daten.
Kannst du das schon?
Hake ab, was du schon kannst. Was noch fehlt, schaust du dir einfach noch einmal an.
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