Klassifikation mit Entscheidungsbaum
Klassifizieren Sie die kategoriale Zielvariable Ihres Datensatzes. Vollständiger ML-Bericht mit Merkmalswichtigkeit, Konfusionsmatrix und Visualisierung der Baumstruktur.
Baummodell
Ein Entscheidungsbaum wird mit dem Gini- oder Entropie-Kriterium trainiert. Die maximale Tiefe können Sie selbst festlegen.
Merkmalswichtigkeit
Eine sortierte Tabelle zeigt, welche Variable am meisten zur Klassifikation beiträgt.
Konfusionsmatrix
Genauigkeit, Präzision, Sensitivität und F1-Score auf dem Testdatensatz werden berichtet.
PDF-Bericht
Baumstruktur, Kennzahlen und ein Berichtssatz im APA-Format werden als PDF heruntergeladen.
Wie funktioniert es?
Laden Sie Ihre CSV- oder Excel-Datei hoch.
Die Analyse ist automatisch in Sekunden abgeschlossen.
Sehen Sie die Ergebnisse am Bildschirm und laden Sie sie als PDF herunter.
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