zimmersandro/cds1011
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git-sandro 2026-01-24 20:07:06 +01:00
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commit 73b6a6b514
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zusammenfassung/zusammenfassung.md
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@ -193,7 +193,7 @@ $$
|FPR (False Positive Rate)|Die FPR (False Positive Rate) misst, wie viele der negativen Beispiele fälschlich als positiv klassifiziert wurden. Eine FPR von 0.2 bedeutet: 20 % der negativen Beispiele wurden falsch als positiv erkannt. $\large FPR = \frac{FP}{FP+TN} $|
|Multiclass Classification|Multiclass Classification umfasst Datensätze mit mehreren Klassenbezeichnungen. <div><img src="bilder/binary_vs_multiclass_classification.webp" alt="Binäre vs Multiclass Classification" width="300"/> <img src="bilder/multiclass_classification.webp" alt="Multiclass Classification" width="300"/><div>|
|One vs. The Rest|Beim One vs. Rest Klassifizierungsansatz, der auf einen Datensatz mit N unterschiedlichen Klassen zugeschnitten ist, werden N binäre Klassifikatoren generiert, die jeweils einer bestimmten Klasse entsprechen. Die Anzahl der Klassifikatoren entspricht der Anzahl der eindeutigen Klassenbezeichnungen, die im Datensatz vorhanden sind. <img src="bilder/one_vs_the_rest.webp" alt="One vs. the Rest" width="700"/>|
|One vs. One|Bei der One vs. One Klassifizierungsstrategie, die auf einen Datensatz mit N unterschiedlichen Klassen zugeschnitten ist, werden insgesamt N * (N-1) / 2 binäre Klassifikatoren generiert. Bei diesem Ansatz wird für jedes mögliche Klassenpaar ein binärer Klassifikator erstellt. \\ <img src="bilder/one_vs_one.webp" alt="One vs. the Rest" width="700"/>|
|One vs. One|Bei der One vs. One Klassifizierungsstrategie, die auf einen Datensatz mit N unterschiedlichen Klassen zugeschnitten ist, werden insgesamt N * (N-1) / 2 binäre Klassifikatoren generiert. Bei diesem Ansatz wird für jedes mögliche Klassenpaar ein binärer Klassifikator erstellt.<br /> <img src="bilder/one_vs_one.webp" alt="One vs. the Rest" width="700"/>|
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