Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen angezeigt.

--- de:modul:m245:learningunits:lu02:loesungen:l02 [2026/04/08 08:40] – [Modellvergleich] vdemir
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 | Interpretierbarkeit | hoch | mittel |
 | Overfitting-Gefahr | gering | hoch |
-| Skalierung | noetig	ja | nein |
+| Skalierung | nötig	ja | nein |
 | Didaktisch | sinnvoll	sehr | ja |
+===== Fazit =====
+  * Bei kleinen, sauberen Datensätzen ist die Logistische Regression meist stabiler.
+  * Decision Trees sind anschaulich, aber übermotiviert – sie merken sich gern alles bzw. "lernen einen Fall auswendig".
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