Principal Component Analysis (PCA)

Principal Component Analysis (PCA) ist eine Technik der linearen Algebra, die in der Datenanalyse und im Machine Learning verwendet wird, um die Dimensionalität von Datensätzen zu reduzieren. Mit PCA können wir eine große Anzahl von Variablen in wenige unabhängige Variablen umwandeln, indem wir lineare Kombinationen von Variablen finden, die eine maximale Varianz im Datensatz erklären. Diese neuen Variablen werden als Hauptkomponenten bezeichnet und können verwendet werden, um den Datensatz zu reduzieren oder als Eingabe für andere Machine-Learning-Algorithmen zu dienen.

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Entscheidungsbaum-Klassifikation und ihre Python-Implementierung

Entscheidungsbaum-Klassifikation ist eine weit verbreitete Methode des maschinellen Lernens, die in verschiedenen Bereichen wie medizinischer Diagnostik, Finanzwesen und Marketing eingesetzt wird. In diesem Beitrag werden wir die Entscheidungsbaum-Klassifikation, ihre Funktionsweise und eine Python-Implementierung mit der Bibliothek Scikit-Learn erläutern.

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