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Naive Bayes, Diskriminananzanalyse oder k-Nearest Neighbors
 

jasmin_89
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Beiträge: 39
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     Beitrag Verfasst am: 30.05.2021, 07:51     Titel: Naive Bayes, Diskriminananzanalyse oder k-Nearest Neighbors
  Antworten mit Zitat      
Welche Methode liefert denn von den oben genannten Modellen die besten Ergebnisse für einen Entscheidungsbaum?
Bzw. kann man anhand einer Wahrheitsmatrix daraus schließen? Denn ich habe diese drei Verfahren auf einem Matlab Datensatz angewendet.

Code:

wahrheitsmatrix_naives_modell =

    44    14     0     4     0     0
     1    12     0     1     1     0
     2     5     1     1     0     0
     0     1     0     2     0     0
     0     1     0     0     1     0
     0     0     0     1     0     0


wahrheitsmatrix_discr =

    58     4     0     0     0     0
     6     9     0     0     0     0
     6     3     0     0     0     0
     1     2     0     0     0     0
     1     1     0     0     0     0
     0     1     0     0     0     0


wahrheitsmatrix_knn_modell =

    62     0     0     0     0     0
     0    14     0     1     0     0
     0     0     9     0     0     0
     0     0     0     3     0     0
     0     0     0     0     2     0
     0     0     0     0     0     1
 


Kann ich aus diesen berechneten Wahrheitsmatrizen daraus schließen welches Verfahren die Besten Ergebnisse für einen Entscheidungsbaum liefert? Danke!
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Harald
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Beiträge: 24.495
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Wohnort: Nähe München
Version: ab 2017b
     Beitrag Verfasst am: 30.05.2021, 10:18     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

hattest du die Daten in ein Trainings- und ein Testset aufgespalten?
Ich sehe mich nicht als Experte in dem Gebiet, aber man sieht schon, dass von den dreien die letzte Matrix mit Abstand die wenigsten Fehlklassifikationen hat und insofern wohl am besten geeignet ist.
Allerdings sind die meisten Gruppen m.E. viel zu klein, um überhaupt eine vernünftige Aussage treffen zu können.

Grüße,
Harald
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jasmin_89
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Beiträge: 39
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     Beitrag Verfasst am: 30.05.2021, 16:14     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Ja ich habe die Daten in ein Trainings- und ein Testset aufgespaltet. Ok passt du hast mir schon weitergeholfen.
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