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Wohnungen im Merkmalsraum

Über diese App

Aus der Tabelle in den Raum: 24 Wohnungen mit m², Zimmern und Lage fliegen als Punkte in einen 3D-Merkmalsraum, die Farbe ist das Label (Preis oder „binnen eines Monats verkauft“). Für eine neue Wohnung „?“ antworten die k nächsten Nachbarn — als Regression mit einem Preis, als Klassifikation mit Ja oder Nein. Zeile = Beispiel, Spalte = Merkmal, letzte Spalte = Label.

Mit Erklärmodus: Ein KI-Tutor führt dich durch die App, zeigt in der Szene, worauf es ankommt, und beantwortet deine Fragen.

Beispiel, Merkmal, Label

Überwachtes Lernen beginnt mit einer Tabelle. Jede Zeile ist ein Beispiel, hier eine Wohnung, die wir gesehen haben. Die Spalten sind die Merkmale, also was wir über sie wissen: Größe in Quadratmetern, Zahl der Zimmer, Lage im Zentrum oder außerhalb. Die letzte Spalte ist das Label, die Antwort, die das Modell lernen soll. Ist das Label eine Zahl wie der Preis, spricht man von Regression (lateinisch regredi, zurückführen); ist es eine Kategorie wie „binnen eines Monats verkauft: ja oder nein“, von Klassifikation.

Was die App zeigt

Die App stellt 24 Wohnungen einer Großstadt mit ausgedachten, plausiblen Preisen als Tabelle dar. Drei Merkmale ergeben drei Achsen: Jede Zeile fliegt als Punkt in einen 3D-Merkmalsraum, die Lage bildet zwei Schichten, die Farbe zeigt das Label, von günstig bis teuer oder in zwei Farben für verkauft und nicht verkauft. Für eine neue Wohnung mit Fragezeichen sucht ein Modell aus k nächsten Nachbarn die ähnlichsten Wohnungen im Raum. Bei Regression ist die Prognose der Mittelwert ihrer Preise, bei Klassifikation entscheidet die Mehrheit.

Selbst ausprobieren

Verschiebe die neue Wohnung mit den Reglern für Quadratmeter, Zimmer und Lage und beobachte, welche Nachbarn sie findet und wie sich die Prognose ändert. Wechsle zwischen Preis und Verkauf und sieh, dass dieselben Punkte nur anders eingefärbt werden. Stelle k auf 1, 3, 5 oder 7. Ergänze die Wohnung mit einem eigenen Preis als neue Zeile und lass sie in den Raum fliegen. Ein Klick auf einen Punkt markiert seine Zeile in der Tabelle.

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Merkmal und Label?
Merkmale sind die Eingaben, die zu jedem Beispiel bekannt sind, etwa Größe, Zimmerzahl und Lage einer Wohnung. Das Label ist die Ausgabe, die das Modell vorhersagen soll, etwa der Preis. Beim Training kennt man beides; bei einer neuen Wohnung kennt man nur die Merkmale und lässt das Modell das Label schätzen.
Wann spricht man von Regression, wann von Klassifikation?
Bei Regression ist das Label eine Zahl auf einer durchgehenden Skala, zum Beispiel ein Preis oder eine Temperatur. Bei Klassifikation ist das Label eine Kategorie aus einer festen Auswahl, zum Beispiel verkauft oder nicht verkauft, Spam oder kein Spam. Dieselben Merkmale können für beide Aufgaben dienen; nur das Label ändert sich.
Wie funktioniert k nächste Nachbarn?
Das Verfahren speichert alle Beispiele. Für einen neuen Fall misst es den Abstand zu allen Beispielen im Merkmalsraum und nimmt die k nächsten. Bei Regression ist die Prognose der Mittelwert ihrer Labels, bei Klassifikation die häufigste Kategorie. Wie man die Merkmale gewichtet, bestimmt, wer als nah gilt.
Was kann ich in der App ausprobieren?
Du verschiebst eine neue Wohnung mit Reglern im Merkmalsraum, wechselst zwischen Preis und Verkauf als Label, stellst die Zahl der Nachbarn ein, ergänzt eigene Zeilen und lässt die Tabelle Zeile für Zeile als Punkte in den Raum fliegen.

Fach: Machine Learning

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