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Reginald Ferber Information Retrieval
Suchmodelle und Data-Mining-Verfahren für Textsammlungen und das Web

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Abbildung 58: Konstruktion einer Entscheidungsliste

Beispiele Beispiele sortiert Entscheidungsliste
0 0 0 0 -> K1
0 0 0 1 -> K4
0 0 1 0 -> K4
0 0 1 1 -> K3
0 1 0 0 -> K2
0 1 0 1 -> K5
0 1 1 0 -> K2
0 1 1 1 -> K1
1 0 0 0 -> K1
1 0 0 1 -> K3
1 0 1 0 -> K1
1 0 1 1 -> K1
1 1 0 0 -> K1
1 1 0 1 -> K2
1 1 1 0 -> K1
1 1 1 1 -> K1
K1 :
0 0 0 0
0 1 1 1
1 0 0 0
1 0 1 0
1 0 1 1
1 1 0 0
1 1 1 0
1 1 1 1

K2 :
0 1 0 0
0 1 1 0
1 1 0 1

K3 :
0 0 1 1
1 0 0 1

K4 :
0 0 0 1
0 0 1 0

K5 :
0 1 0 1
1 0 0 1 -> K3

1 1 0 1 -> K2

1 * * * -> K1

* 1 0 1 -> K5

* 1 1 1 -> K1

* 1 * * -> K2

* * 0 0 -> K1

* * 1 1 -> K3

* * * * -> K4

Die Tupel in der Entscheidungsliste sind aus den Beispielen aus Abbildung 50 konstruiert. Sie werden als durch eine Konjunktion verknüpfte elementare Bedingungen mit den Attributen, die an der entsprechenden Position stehen, und dem angegebenen Wert interpretiert. Steht an einer Position ein Stern (*), so wird das entsprechende Attribut weggelassen.

Die Entscheidungsliste ist nicht nach einem Algorithmus konstruiert, sondern "`freihändig"' zusammengebaut worden. Dabei zeigt sich, dass unwillkürlich einzelne Attribute abgearbeitet werden. Es ist auch unmittelbar einsichtig, dass die Reihenfolge der Elemente der Liste entscheidend für die Richtigkeit des Ergebnisses ist.

Im Vergleich zu dem Entscheidungsbaum aus Abbildung 53 sieht die Entscheidungsliste mit nur acht Regeln einfach aus. Bedenkt man aber, dass gerade bei den ersten Regeln jeweils alle Attribute geprüft werden müssen, und dass bei dem Entscheidungsbaum für eine Entscheidung maximal vier Attribute geprüft werden müssen, so sieht man, dass der Rechenaufwand für die Kategorisierung in den meisten Fällen erheblich höher sein dürfte.

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