{"id":175924,"date":"2023-05-07T13:28:05","date_gmt":"2023-05-07T12:28:05","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=175924"},"modified":"2023-10-30T09:00:46","modified_gmt":"2023-10-30T08:00:46","slug":"klassifikationsalgorithmen-definition-und-hauptmodelle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/klassifikationsalgorithmen-definition-und-hauptmodelle","title":{"rendered":"Klassifikationsalgorithmen: Definition und Hauptmodelle"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"175924\" class=\"elementor elementor-175924\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b8b751b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3b8b751b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-19b37f0d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"19b37f0d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wenn maschinelles Lernen es Organisationen erm\u00f6glicht, effizienter zu arbeiten und die besten Entscheidungen zu treffen, m\u00fcssen die Experten f\u00fcr Datenwissenschaft die verschiedenen Algorithmen der k\u00fcnstlichen Intelligenz beherrschen. Es gibt n\u00e4mlich mehrere Dutzend davon. Und jeder von ihnen erf\u00fcllt einen bestimmten Zweck. In diesem Artikel werden wir uns mit den verschiedenen Algorithmen zur Klassifizierung befassen.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-10be4fab e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"10be4fab\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-35afd4cc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"35afd4cc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind Klassifizierungsalgorithmen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2d1c25dd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2d1c25dd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Definition<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f02d347 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f02d347\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Zun\u00e4chst einmal solltest du dir ansehen, was ein <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/netflix-algorithmus-wie-funktioniert-er\">Algorithmus<\/a> ist: eine Reihe von Operationen, die in einer bestimmten Reihenfolge befolgt werden, um ein Problem zu l\u00f6sen oder neue L\u00f6sungen zu finden. Zum Beispiel das Lernen durch ein System <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\">k\u00fcnstlicher Intelligenz.<\/a><\/p><p>Genau das ist die Rolle der <strong>Klassifizierungsalgorithmen<\/strong>, die beim maschinellen Lernen verwendet werden. Sie erm\u00f6glichen es der Software, selbstst\u00e4ndig aus mehreren Datens\u00e4tzen zu lernen.<\/p><p>Die Idee ist, die verschiedenen Elemente eines Datensatzes in verschiedene Kategorien zu klassifizieren. Diese gruppieren die Datas nach ihrer \u00c4hnlichkeit. Da die Daten gemeinsame Merkmale aufweisen, ist es einfacher, ihr Verhalten vorherzusagen.<\/p><p>Bei einem <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/die-verwendung-von-data-science-im-e-commerce\">E-Commerce-Shop<\/a> ist es z. B. wahrscheinlicher, dass Nutzer, die mehrmals auf die Seite zur\u00fcckkehren, etwas kaufen, als diejenigen, die die Seite nie wieder besuchen. Der <strong>Klassifizierungsalgorithmus<\/strong> segmentiert die Nutzer also in verschiedene Kategorien, damit das Unternehmen seine Kommunikation anpassen kann.<\/p><p>Diese verschiedenen Lernmodelle k\u00f6nnen also sowohl f\u00fcr die Datenanalyse als auch f\u00fcr die vorausschauende Analyse verwendet werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4b3d67d0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4b3d67d0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Eine \u00fcberwachte Klassifizierung<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-288bc4a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"288bc4a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Klassifikationsalgorithmen<\/strong> geh\u00f6ren zu den \u00fcberwachten Lernmethoden. Das hei\u00dft, dass die Vorhersagen anhand von historischen Daten getroffen werden.<\/p><p>Im Gegensatz zum<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/autoencoders\"><strong> un\u00fcberwachten Lernen<\/strong><\/a>, bei dem es keine vordefinierten Klassen gibt. Die Klassen m\u00fcssen also anhand gemeinsamer Attribute gebildet werden, um dann die Vorhersage zu treffen.<\/p><p>Innerhalb der \u00fcberwachten <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\">Algorithmen<\/a> selbst gibt es einen Gegensatz zwischen klassifizierenden und pr\u00e4diktiven (oder regressiven) Lernalgorithmen. Im letzteren Fall geht es darum, neue Daten auf der Grundlage eines bestimmten realen Wertes vorherzusagen, und nicht mehr auf der Grundlage einer Kategorie.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1dc8d147 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"1dc8d147\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"500\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/05\/apprentissage-supervisee-vs-non-supervisee.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-175927\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/05\/apprentissage-supervisee-vs-non-supervisee.png 900w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/05\/apprentissage-supervisee-vs-non-supervisee-300x167.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/05\/apprentissage-supervisee-vs-non-supervisee-768x427.png 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3190fa01 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3190fa01\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-71011507 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"71011507\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind die wichtigsten Klassifizierungsmodelle? <\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f29de89 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f29de89\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Es gibt viele <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\">Algorithmen f\u00fcr \u00fcberwachtes Lernen<\/a>, die auf Klassifizierung basieren. Wir haben die wichtigsten in dieser nicht ersch\u00f6pfenden Liste zusammengefasst.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c76ebd9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c76ebd9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Support Vector Machine (SVM)<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8870d9e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8870d9e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Dieser Algorithmus wird als <strong>linearer Klassifizierer<\/strong> betrachtet. Seine Aufgabe ist es, die Datens\u00e4tze durch Linien (sogenannte Hyperebenen) zu trennen.<\/p><p>Um dies zu erreichen, muss der<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/gradient-boosting-algorithmen\"> Algorithmus<\/a> die Abst\u00e4nde zwischen der Trennlinie und den verschiedenen Stichproben auf beiden Seiten maximieren. Diejenigen, die der Linie am n\u00e4chsten liegen, werden als St\u00fctzvektoren bezeichnet.<\/p><p>Die Idee ist also, die optimale Hyperebene zu finden; diejenige, die die beiden Klassen perfekt voneinander unterscheidet, um die Klassifikationsfehler zu minimieren. Dies erm\u00f6glicht eine klare Trennung der Daten, um einfache Klassen leicht zu identifizieren. Zum Beispiel gro\u00dfe und kleine St\u00e4dte. Wenn es sich um komplexere Daten handelt, wie z. B. das genetische Material einer Person, ist es nicht so einfach, die verschiedenen Klassen zu identifizieren. Dieser Algorithmus wird daher nicht der relevanteste sein.<\/p><p><strong>SVM<\/strong> wird h\u00e4ufig in der Finanzbranche eingesetzt, um aktuelle und zuk\u00fcnftige Leistungen, Renditen von Investitionen usw. zu vergleichen.<\/p><p>Gut zu wissen: Dieser Algorithmus wird haupts\u00e4chlich f\u00fcr die Klassifizierung von Daten verwendet, kann aber auch f\u00fcr Regressionen eingesetzt werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-97c9429 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"97c9429\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Entscheidungsb\u00e4ume<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-78793eab elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"78793eab\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/random-forest-definition\">Entscheidungsbaum<\/a> ist ein Algorithmus, der die verschiedenen Daten in Form von Zweigen klassifiziert. Er geht von einer Wurzel aus, in der die einzelnen Daten je nach ihrem Verhalten eine bestimmte Richtung einschlagen. Dadurch werden dann die<strong> Antwortvariablen vorhergesagt.<\/strong><\/p><p>Wie bei einem Baum werden die Schnittpunkte als Knoten und ihre Zwecke als Bl\u00e4tter bezeichnet. Die Knoten stellen dann die Regeln dar, mit denen die Daten in verschiedene Kategorien aufgeteilt werden, und die Bl\u00e4tter sind die Informationen selbst.<\/p><p>Hier ist ein sehr einfaches Beispiel:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5d987460 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"5d987460\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style type=\"text\/css\">\n.tg {border-collapse:collapse;border-spacing:0;}\n.tg td{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;\n  overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\n.tg th{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;\n  font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\n.tg .tg-3z1b{border-color:#000000;text-align:right;vertical-align:top}\n.tg .tg-f7v4{background-color:#c0c0c0;border-color:#000000;text-align:left;vertical-align:top}\n.tg .tg-73oq{border-color:#000000;text-align:left;vertical-align:top}\n.tg .tg-cscf{background-color:#c0c0c0;border-color:#000000;font-weight:bold;text-align:left;vertical-align:top}\n<\/style>\n<table class=\"tg\">\n<thead>\n  <tr>\n    <th class=\"tg-73oq\"><\/th>\n    <th class=\"tg-cscf\">Mehr als 100 000 Einwohner<\/th>\n    <th class=\"tg-f7v4\"><span style=\"font-weight:bold\">Berlin<\/span><\/th>\n  <\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n  <tr>\n    <td class=\"tg-cscf\">M\u00fcnchen<\/td>\n    <td class=\"tg-3z1b\">Frankfurt<\/td>\n    <td class=\"tg-3z1b\">Hamburg<\/td>\n  <\/tr>\n  <tr>\n    <td class=\"tg-cscf\">Frankfurt<\/td>\n    <td class=\"tg-3z1b\">Nein<\/td>\n    <td class=\"tg-3z1b\">Ja<\/td>\n  <\/tr>\n  <tr>\n    <td class=\"tg-cscf\">Hamburg<\/td>\n    <td class=\"tg-3z1b\"Ja<\/td>\n    <td class=\"tg-3z1b\">Nein<\/td>\n  <\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a05d084 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7a05d084\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Dieser <strong>Klassifikationsalgorithmus<\/strong> ist auch f\u00fcr Nicht-Datenexperten leicht verst\u00e4ndlich. Bei gro\u00dfen Datenmengen wird er jedoch schwieriger zu verstehen.<\/p><p>Dieser Algorithmus wird z. B. f\u00fcr die Vorhersage von Zinssatz\u00e4nderungen, die Reaktion des Marktes auf \u00c4nderungen usw. verwendet.<\/p><p>&gt;&gt; Auch interessant: <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/gradient-boosting-algorithmen\">Boosting-Algorithmen<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7825ddd8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7825ddd8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Einteilung in K-Mittelwerte (K-means)<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7df13eb5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7df13eb5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Dieser <strong>Klassifikationsalgorithmus<\/strong> sortiert die Daten anhand ihrer Eigenschaften in verschiedene Gruppen.<\/p><p>Dazu wird ein Referenzmittelwert aus einem Datensatz ermittelt, der dann ein typisches Profil definiert.<\/p><p>Der Vorteil des<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-k-means\"> K-means-Algorithmus<\/a> ist seine Genauigkeit. Dies gilt auch f\u00fcr die schnelle Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen.<br \/>Aufgrund seiner Effizienz ist K-means vielseitig einsetzbar: Suchmaschinen, um Ergebnisse zu liefern, die den Erwartungen der Nutzer entsprechen, Unternehmen, um das Verhalten von Interessenten oder Internetnutzern vorherzusehen, IT-Manager, um die Leistung von Systemen und Netzwerken zu analysieren, usw.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1c678ed9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1c678ed9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Der naive Bayes'sche Klassifikator<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2e31cf4f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2e31cf4f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Dieser Algorithmus greift das <strong>Bayes&#8217;sche Theorem<\/strong> und die bedingten Wahrscheinlichkeiten auf.<\/p><p>Er baut auf gekennzeichneten Datens\u00e4tzen auf und verkn\u00fcpft sie mit anderen, nicht gekennzeichneten Daten, um sie zu klassifizieren.<\/p><p>Der naive Bayes&#8217;sche Klassifikator wird haupts\u00e4chlich bei der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache eingesetzt. Mit anderen Worten: Er ist das, was es Maschinen leichter macht, menschliche Sprache zu verstehen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-50521020 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"50521020\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Le KNN (K-nearest neighbors)<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1eeb2b8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1eeb2b8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/der-knn-algorithmus-einfach-erklart\">K-Nearest-Neighbors-Algorithmus<\/a> kann sowohl als Regressions- als auch als Klassifikationsalgorithmus verwendet werden. H\u00e4ufig wird er jedoch in der zweiten Hypothese verwendet.<\/p><p>Die Idee ist, die Variablen in einem Datensatz zu klassifizieren, indem man die \u00c4hnlichkeiten zwischen ihnen analysiert. Dazu verwendet das KNN ein Diagramm und berechnet den Abstand zwischen den verschiedenen Punkten. Diejenigen, die sich am n\u00e4chsten sind, werden in der gleichen Kategorie gespeichert.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-555063cc elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"555063cc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"450\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/05\/algorithme-de-classification-knn.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-175929\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/05\/algorithme-de-classification-knn.png 900w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/05\/algorithme-de-classification-knn-300x150.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/05\/algorithme-de-classification-knn-768x384.png 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-58221f0e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"58221f0e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Lineare Regression<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2cb89e13 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2cb89e13\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Dies ist einer der am h\u00e4ufigsten verwendeten Klassifikationsalgorithmen.<\/p><p>Die Idee dahinter ist, einfache Korrelationen zwischen Eingaben und Ausgaben herzustellen. Auf diese Weise kann erkl\u00e4rt werden, wie sich die Ver\u00e4nderung einer Variablen auf die andere auswirkt.<\/p><p>Es ist die Einfachheit dieses Modells, die es bei Datenwissenschaftlern so beliebt macht. Es ben\u00f6tigt nur wenige Parameter, l\u00e4sst sich leicht grafisch darstellen und ist den Entscheidungstr\u00e4gern leicht zu erkl\u00e4ren.<\/p><p>Daher wird es h\u00e4ufig im Handel verwendet, um die Anzahl der Verk\u00e4ufe zu prognostizieren oder um Risiken zu antizipieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c15dcbf eael-infobox-content-align-center eael-infobox-icon-bg-shape-none eael-infobox-icon-hover-bg-shape-none elementor-widget elementor-widget-eael-info-box\" data-id=\"c15dcbf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"eael-info-box.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t        <div class=\"eael-infobox\">\n\t            <div class=\"infobox-icon eael-icon-only\">\n\n            \n                            <div class=\"infobox-icon-wrap\">\n                                    <\/div>\n            \n            \n        <\/div>\n            <div class=\"infobox-content eael-icon-only\">\n                            <h2 class=\"title\">Gut zu wissen:<\/h2>\n                                                                                                <p>Gut zu wissen: Im Gegensatz zur<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/logistische-regression-was-ist-das-denn\"> logistischen Regression,<\/a> bei der die Kategorie der abh\u00e4ngigen Variable in Abh\u00e4ngigkeit von der unabh\u00e4ngigen Variable vorhergesagt wird, werden bei der linearen Regression die unabh\u00e4ngigen Variablen behandelt.<\/p>                                                                            <\/div>\n            <\/div>\n\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8313f30 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8313f30\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Perceptron<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-51b1a7a7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"51b1a7a7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Es ist einer der einfachsten und vor allem einer der \u00e4ltesten Algorithmen, da er 1957 von Frank Rosenblatt erfunden wurde.<\/p><p><br \/>Genauer gesagt handelt es sich um einen bin\u00e4ren Klassifikationsalgorithmus. Er vergleicht dann die Summe mehrerer Eingangssignale. Wenn die Summe einen bestimmten Schwellenwert \u00fcberschreitet oder nicht, schlie\u00dft Perceptron auf ein Ergebnis, das von der vorab definierten Regel abh\u00e4ngt. Diese Regel wird als <strong>Perceptron<\/strong> Learning Rule bezeichnet und erm\u00f6glicht es dem neuronalen Netz, automatisch zu lernen.<\/p><p><br \/>Dieser Algorithmus erweist sich als sehr n\u00fctzlich, um Trends in den Eingabedaten zu erkennen.<\/p><p><br \/>Neben diesen verschiedenen Klassifizierungsalgorithmen gibt es noch weitere, die dir helfen, deine Daten zu klassifizieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-edc55fe e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"edc55fe\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-49192538 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"49192538\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie lerne ich die Algorithmen des maschinellen Lernens kennen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-385af529 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"385af529\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Klassifizierungsalgorithmen sind f\u00fcr das <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">maschinelle Lernen<\/a> unerl\u00e4sslich und werden von Datenwissenschaftlern und Datenanalysten beherrscht. Um sie zu verstehen, muss man jedoch eine spezielle Ausbildung im Bereich Daten absolvieren. Dies ist der Fall bei DataScientest.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1331d1a4 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"1331d1a4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke unsere Data Weiterbildungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-76899510 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"76899510\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-59a595f elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"59a595f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist ein Klassifizierungsalgorithmus?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Die Idee ist, die verschiedenen Elemente eines Datensatzes in verschiedene Kategorien zu klassifizieren. Diese Kategorien gruppieren die Daten auf der Grundlage ihrer \u00c4hnlichkeit. Da die Daten gemeinsame Merkmale aufweisen, ist es einfacher, ihr Verhalten vorherzusagen.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was sind die wichtigsten Klassifikationsmodelle? \",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Ein Entscheidungsbaum ist ein Algorithmus, der verschiedene Daten in Form von Zweigen klassifiziert. Er beginnt mit einer Wurzel, von der aus die einzelnen Daten je nach ihrem Verhalten eine bestimmte Richtung einschlagen. 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