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/).