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Reginald Ferber Information Retrieval
Suchmodelle und Data-Mining-Verfahren für Textsammlungen und das Web
Position im Angebot Information Retrieval -> Wissensgewinnung mit Data-Mining-Methoden -> Kategorisieren -> Rahmenbedingungen für Lernalgorithmen -> Größe von Entscheidungsbäumen
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Abbildung 54: Maximaler Entscheidungsbaum mit zwei Kategorien

Graphische Darstellung (vergl. Text davor und danach)

Beispiele sind die Elemente aus {0,1}3 . Die Kategorie E enthält die Tupel mit gerader Quersumme, die Kategorie O die mit ungerader Quersumme. In den Knoten steht die Nummer des Attributs, das ausgewertet wird. Aus der Kommutativität der Addition ergibt sich, dass die Reihenfolge allerdings beliebig gewählt werden kann, ohne dass sich die Größe des Baums ändert.

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Diese HTML-Datei wurde am 27-10-2003 erzeugt.