Der Kurs "Klassifikationsanalyse" vermittelt Ihnen ein umfassendes Verständnis einer der grundlegenden überwachten Lernmethoden, der Klassifikation. Sie lernen verschiedene Klassifizierungsverfahren kennen, darunter KNN, Entscheidungsbaum, Support Vector Machine, Naive Bayes und logistische Regression, und erfahren, wie Sie deren Leistung bewerten können. Anhand von Tutorien und spannenden Fallstudien werden Sie praktische Erfahrung und Übung in der Anwendung von Klassifizierungstechniken auf reale Datenanalyseaufgaben sammeln. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: 1. Das Konzept und die Bedeutung der Klassifizierung als überwachte Lernmethode verstehen. 2. Verschiedene Klassifizierer wie KNN, Entscheidungsbaum, Support Vector Machine, Naive Bayes und logistische Regression zu identifizieren und zu beschreiben. 3. Wenden Sie jeden Klassifikator an, um binäre und Multiklassen-Klassifizierungsaufgaben auf verschiedenen Datensätzen durchzuführen. 4. Bewerten Sie die Leistung von Klassifizierern anhand geeigneter Metriken, einschließlich Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Score und ROC-Kurven. 5. Auswahl und Feinabstimmung von Klassifizierern auf der Grundlage von Datensatzmerkmalen und Lernanforderungen. Sammeln Sie praktische Erfahrungen bei der Lösung von Klassifizierungsproblemen durch geführte Tutorien und Fallstudien.