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Data & Analytics lernen - Eine Einführung in die Interpretation der Diskriminanzanalyse Data & Analytics lernen
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- So geht’s
Die Diskriminanzanalyse ist eine Klassifizierungsmethode, bei der eine lineare Kombination von Merkmalen verwendet wird, um eine Entscheidungsgrenze zu finden, die zur Klassifizierung neuer Datenpunkte verwendet werden kann. Die Koeffizienten der Linearkombination werden so bestimmt, dass die Grenze den Abstand zwischen den Mittelwerten der beiden Klassen maximiert und gleichzeitig die klasseninterne Varianz minimiert. Dies führt zu einer Grenze, die so nah wie möglich an beiden Klassen liegt und gleichzeitig so weit wie möglich von jedem Klassenmittelwert entfernt ist. Die aus der Diskriminanzanalyse gewonnene Entscheidungsgrenze kann verwendet werden, um Schätzungen der Klassifizierungsgenauigkeit für neue Datensätze zu erhalten. Die Diskriminanzanalyse ist auch für die explorative Datenanalyse nützlich, da sie dabei helfen kann, herauszufinden, welche Merkmale für die Unterscheidung am wichtigsten sind.
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Die Diskriminanzanalyse ist eine Klassifizierungsmethode, bei der eine lineare Kombination von Merkmalen verwendet wird, um eine Entscheidungsgrenze zu finden, die zur Klassifizierung neuer Datenpunkte verwendet werden kann. Die Koeffizienten der Linearkombination werden so bestimmt, dass die Grenze den Abstand zwischen den Mittelwerten der beiden Klassen maximiert und gleichzeitig die klasseninterne Varianz minimiert. Dies führt zu einer Grenze, die so nah wie möglich an beiden Klassen liegt und gleichzeitig so weit wie möglich von jedem Klassenmittelwert entfernt ist. Die aus der Diskriminanzanalyse gewonnene Entscheidungsgrenze kann verwendet werden, um Schätzungen der Klassifizierungsgenauigkeit für neue Datensätze zu erhalten. Die Diskriminanzanalyse ist auch für die explorative Datenanalyse nützlich, da sie dabei helfen kann, herauszufinden, welche Merkmale für die Unterscheidung am wichtigsten sind.
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