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LU02.A02 - ML Programmierung

  1. Ablauf von Machine Learning anwenden können.
  • Sozialform: Partnerarbeit
  • Zeitbudget: 60 Minuten
  • Hilfsmittel: OpenBooks inkl. AI-Unterstützung
  • Erwartetes Ergebnis: Python Script, dass auf Input-Daten Kaufentscheidungen des Kunden vorhersagen kann.

Ein Online-Shop möchte vorhersagen, ob ein Kunde ein Produkt kaufen wird oder nicht. Gegeben seien die nachfolgenden Attribute:

  • age (Alter)
  • past_purchases (Anzahl bisheriger Einkäufe)
  • minutes_on_page (Verweildauer)
  • buy (Zielvariable: 0/1)

Die nachfolgende CSV-Datei mit 30 Muster-Datensätzen steht Ihnen zur Verfügung: m245_lu02_a02_input.csv

Schreiben Sie ein Skript ml_basics_shop.py, das:

  1. die CSV einliest (pandas)
  2. Features (X) und Zielvariable (y) trennt
  3. Daten in Train/Test splittet (z. B. 80/20)
  4. Die Daten durchgeht und basierend auf den Input das Output festlegt
  5. Vorhersagen für Testdaten berechnet

Geben Sie die nachfolgende Kennzahlen aus:

  1. Accuracy
  2. Confusion Matrix
  3. Classification Report (Precision/Recall/F1)

LU02.L02


Volkan Demir

  • de/modul/m245/learningunits/lu02/aufgaben/02.1775652521.txt.gz
  • Zuletzt geändert: 2026/04/08 14:48
  • von vdemir