Lecture: Decision Trees

Lecture: Decision Trees

Administrative information


Title Decision trees
Duration 2 x 45 mins
Module A
Lesson Type Lecture
Focus Practical - AI Modelling
Topic Data analysis

 

Keywords


Data Set illustration and Preprocessing,Decision Tree,Model Building,Fitting and evaluating a Decision Tree,Cross Validation,

 

Learning Goals


  • Learn basics of decision trees

 

Expected Preparation


Lesson Materials


 

The materials of this learning event are available under CC BY-NC-SA 4.0.

 

Instructions for Teachers


You can base this class around the notebooks by BME on Data Analysis Platforms (HU)

Outline/time schedule


 
Duration (min) Description Concepts Activity Material
5 Brief of the tasks to be conducted   Lecture  
10 Data Set illustration and Preprocessing Data Preprocessing Coding Jupyter notebook
10 Definition of a Decision Tree scikit-learn: Decision Tree Coding
20 Model Building model complexity, plotting Documentation
15 Fitting and evaluating a Decision Tree Fit Coding
10 Cross Validation Cross Validation Documentation
15 Model Evaluation operations in numpy, data preprocessing (scaling), Accuracy Coding
5 Concluding Remarks   Documentation

 

More information

Click here for an overview of all lesson plans of the master human centred AI

Please visit the home page of the consortium HCAIM

Acknowledgements

The Human-Centered AI Masters programme was co-financed by the Connecting Europe Facility of the European Union Under Grant №CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.

The materials of this learning event are available under CC BY-NC-SA 4.0

 

The HCAIM consortium consists of three excellence centres, three SMEs and four Universities

HCAIM Consortium

  • Het arrangement Lecture: Decision Trees is gemaakt met Wikiwijs van Kennisnet. Wikiwijs is hét onderwijsplatform waar je leermiddelen zoekt, maakt en deelt.

    Laatst gewijzigd
    2024-05-15 10:59:25
    Licentie

    Dit lesmateriaal is gepubliceerd onder de Creative Commons Naamsvermelding-GelijkDelen 4.0 Internationale licentie. Dit houdt in dat je onder de voorwaarde van naamsvermelding en publicatie onder dezelfde licentie vrij bent om:

    • het werk te delen - te kopiëren, te verspreiden en door te geven via elk medium of bestandsformaat
    • het werk te bewerken - te remixen, te veranderen en afgeleide werken te maken
    • voor alle doeleinden, inclusief commerciële doeleinden.

    Meer informatie over de CC Naamsvermelding-GelijkDelen 4.0 Internationale licentie.

    Aanvullende informatie over dit lesmateriaal

    Van dit lesmateriaal is de volgende aanvullende informatie beschikbaar:

    Toelichting
    .
    Eindgebruiker
    leerling/student
    Moeilijkheidsgraad
    gemiddeld
    Studiebelasting
    4 uur en 0 minuten

    Gebruikte Wikiwijs Arrangementen

    HCAIM Consortium. (z.d.).

    Acknowledgement

    https://maken.wikiwijs.nl/198386/Acknowledgement

    HCAIM Consortium. (z.d.).

    Lecture: Duty Ethics

    https://maken.wikiwijs.nl/198966/Lecture__Duty_Ethics