Visueller Leitfaden zur Optimierung von Entscheidungsbaum‑Hyperparametern
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Der Beitrag erklärt anschaulich, wie die Anpassung der Hyperparameter die Struktur eines Entscheidungsbaums verändert. Durch interaktive Visualisierungen wird deutlich, welche Parameter die Tiefe, die Mindestanzahl an Proben pro Blatt oder die maximale Anzahl an Knoten beeinflussen.
Leser erhalten praxisnahe Beispiele und klare Empfehlungen, um die Modellleistung gezielt zu verbessern. Der Artikel bietet damit einen wertvollen Leitfaden für Data Scientists, die ihre Entscheidungsbäume effizienter gestalten wollen.
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