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

 

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

  • Downloaden

    Het volledige arrangement is in de onderstaande formaten te downloaden.

    Metadata

    LTI

    Leeromgevingen die gebruik maken van LTI kunnen Wikiwijs arrangementen en toetsen afspelen en resultaten terugkoppelen. Hiervoor moet de leeromgeving wel bij Wikiwijs aangemeld zijn. Wil je gebruik maken van de LTI koppeling? Meld je aan via info@wikiwijs.nl met het verzoek om een LTI koppeling aan te gaan.

    Maak je al gebruik van LTI? Gebruik dan de onderstaande Launch URL’s.

    Arrangement

    IMSCC package

    Wil je de Launch URL’s niet los kopiëren, maar in één keer downloaden? Download dan de IMSCC package.

    Meer informatie voor ontwikkelaars

    Wikiwijs lesmateriaal kan worden gebruikt in een externe leeromgeving. Er kunnen koppelingen worden gemaakt en het lesmateriaal kan op verschillende manieren worden geëxporteerd. Meer informatie hierover kun je vinden op onze Developers Wiki.