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719a8207a7
commit
fad71bd2a1
@ -52,8 +52,8 @@
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|Begriff|Beschreibung|
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|Explorative Datenanalyse|Explorative Datenanalyse (EDA) bezeichnet den Prozess, bei dem Daten untersucht, visualisiert und beschrieben werden, um erste Einsichten zu gewinnen, Zusammenhänge zu erkennen und Hypothesen zu formulieren — noch bevor Modellierung oder Hypothesentestsstattfinden.|
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|Mittlere quadratische Abweichung (RMSE)|<ul><li>*m* ist die Anzahl Datenpunkte im Datensatz</li><li>*h* ist die Vorhersagefunktion des Systems</li><li>*X* ist die Matrix mit den Werten sämtlicher Merkmale</li><li>*x<sup>(i)<sup>* Vektor der Werte aller Merkmale</li><li>*y<sup>(i)<sup>* Label (gewünschter Ausgabewert)</li></ul>|
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|Mittlerer absoluter Fehler (MAE)|<ul><li>*m* ist die Anzahl Datenpunkte im Datensatz</li><li>*h* ist die Vorhersagefunktion des Systems</li><li>*X* ist die Matrix mit den Werten sämtlicher Merkmale</li><li>*x<sup>(i)<sup>* Vektor der Werte aller Merkmale</li><li>*y<sup>(i)<sup>* Label (gewünschter Ausgabewert)</li></ul>|
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|Mittlere quadratische Abweichung (RMSE)|<ul><li>*m* ist die Anzahl Datenpunkte im Datensatz</li><li>*h* ist die Vorhersagefunktion des Systems</li><li>*X* ist die Matrix mit den Werten sämtlicher Merkmale</li><li>*x<sup>(i)</sup>* Vektor der Werte aller Merkmale</li><li>*y<sup>(i)<sup>* Label (gewünschter Ausgabewert)</li></ul>|
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|Mittlerer absoluter Fehler (MAE)|<ul><li>*m* ist die Anzahl Datenpunkte im Datensatz</li><li>*h* ist die Vorhersagefunktion des Systems</li><li>*X* ist die Matrix mit den Werten sämtlicher Merkmale</li><li>*x<sup>(i)</sup>* Vektor der Werte aller Merkmale</li><li>*y<sup>(i)<sup>* Label (gewünschter Ausgabewert)</li></ul>|
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|Stetige Merkmale|<ul><li>Belibigen Wert innerhalb eines Intervalls</li><li>Unendlich viele Ausprägungen</li><li>Beispiele<ul><li>Strekenlänge</li><li>Zeitintervalle</li><li>Gewicht</li></ul></li></ul>|
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|Diskrete Merkmale|<ul><li>Endliche Anzahl Ausprägungen</li><li>Menge ist zählbar</li><li>Beispiele <ul><li>Schulnoten</li><li>Haarfarben</li><li>Geschlechter</li><li>Anzahl Teilnehmer eines Sportanlasses</li></ul></li></ul>|
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|Skalenniveaus||
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@ -162,7 +162,7 @@ $$
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SSR = (2.2-4)^2+(3.1-4)^2+(4-4)^2+(4.9-4)^2+(5.8-4)^2 = 8.1
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4. R<sup>2<sup> berechnen
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4. R<sup>2</sup> berechnen
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R^2 = \frac{SSR}{SST}
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@ -171,6 +171,7 @@ R^2 = \frac{8.1}{10} = 0.81
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5. Interpretieren
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0.81 bedeutet, dass viele der Datenpunkte in der Nähe der Regressionsgerade sind
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0.81 bedeutet, dass viele der Datenpunkte in der Nähe der Regressionsgerade sind.
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## Klassifikation
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## Unsupervised Learning Clustering
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