2 Fragen zu Hyperparameter

In Orange, einer Open-Source-Datenvisualisierungs- und Analysesoftware, können beim KI-Modell "Entscheidungsbaum" ("Tree") verschiedene Hyperparameter angepasst werden. Hier sind einige davon: 1. **Maximal Tiefe (max_depth)**: Die maximale Tiefe des Entscheidungsbaums. 2. **Minimale Stichprobengröße für einen Knoten (min_samples_split)**: Die minimale Anzahl von Stichproben, die erforderlich ist, um einen Knoten zu teilen. 3. **Minimale Stichprobengröße für ein Blatt (min_samples_leaf)**: Die minimale Anzahl von Stichproben, die in einem Blattknoten vorhanden sein müssen. 4. **Kriterium (criterion)**: Das Kriterium, das zur Messung der Qualität eines Splits verwendet wird (z.B. Gini-Impurity oder Entropie). 5. **Maximale Anzahl der Merkmale (max_features)**: Die maximale Anzahl der Merkmale, die für die beste Aufteilung berücksichtigt werden sollen. 6. **Splitter**: Die Strategie, die verwendet wird, um den Split an jedem Knoten zu wählen (z.B. "best" oder "random"). Diese Hyperparameter können je nach spezifischen Anforderungen und Datensatz angepasst werden, um die Leistung des Entscheidungsbaums zu optimieren. Weitere Informationen zu Orange und seinen Funktionen findest du auf der offiziellen Website: [Orange](https://orange.biolab.si/).

Hyperparameter-Tuning ist der Prozess, bei dem die Hyperparameter eines Machine-Learning-Modells optimiert werden, um die Leistung des Modells zu verbessern. Hyperparameter sind Parameter, die vor dem Training des Modells festgelegt werden und nicht während des Trainings gelernt werden. Beispiele für Hyperparameter sind die Lernrate, die Anzahl der Schichten in einem neuronalen Netzwerk oder die Anzahl der Bäume in einem Random Forest. Der Tuning-Prozess umfasst typischerweise folgende Schritte: 1. **Auswahl der Hyperparameter**: Bestimmen, welche Hyperparameter optimiert werden sollen. 2. **Suchstrategie**: Festlegen, wie die Hyperparameter durchsucht werden sollen, z. B. durch Grid Search, Random Search oder Bayesian Optimization. 3. **Bewertung**: Das Modell wird mit verschiedenen Kombinationen der Hyperparameter trainiert und auf einem Validierungsdatensatz bewertet. 4. **Optimierung**: Die Kombination von Hyperparametern, die die beste Leistung erzielt, wird ausgewählt. Das Ziel des Hyperparameter-Tunings ist es, die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu maximieren, sodass es auf neuen, unbekannten Daten gut abschneidet.