taralino

Beispiel Essbarkeit von Pilzen

Unser erstes Anwendungsbeispiel besteht darin, anhand von zehn äußeren Merkmalen zu entscheiden, ob ein Pilz essbar ist oder nicht (giftig bzw. ungesund).

Mit der Skizze zuvor lassen sich die zehn Merkmale folgendermaßen beschreiben:

Merkmal 1	Form des Hutes
Merkmal 2	Oberfläche des Hutes
Merkmal 3	Farbe des Hutes
Merkmal 4	Abstand der Lamellen
Merkmal 5	Farbe der Lamellen
Merkmal 6	Oberfläche des Stiels (oberhalb des Ringes)
Merkmal 7	Oberfläche des Stiels (unterhalb des Ringes)
Merkmal 8	Farbe des Stiels (oberhalb des Ringes)
Merkmal 9	Farbe des Stiels (unterhalb des Ringes)
Merkmal 10	Typ des Ringes
Zielvariable	Pilz essbar (0) oder Pilz giftig (1)

Wie genau die Merkmale als Zahlenwert beschrieben werden, kann dem PDF-Dokument entnommen werden:

mushroom.pdf

Der zugehörige Datensatz samt ausführlicher Dokumentation befindet sich hier:

Zur Referenz

Der gesamte zur Verfügung stehende Datensatz wird in zwei Umfänge aufgeteilt:

Trainingsdaten: Dieser Teil des Datensatzes wird verwendet, um eine logistische Regression durchzuführen (d.h., um die Parameter der Modellfunktion zu bestimmen).
Testdaten: Anschließend kann dieser Teil genutzt werden, um das Ergebnis der Regression zu evaluieren (d.h., die Objekte der Testdaten werden von der Modellfunktion ausgewertet).

Wie dies genau aussehen kann, demonstrieren wir am folgenden Beispiel. Dort werden die Trainingsdaten verwendet, um eine logistische Regression durchzuführen bzw. um die Modellfunktion zu bestimmen. Anschließend wird ein zufälliges Objekt der Testdaten gewählt, um dieses an der Modellfunktion auszuwerten.

Beispiel

Regressionsaufgabe zur Klassifikation von Pilzen.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <script src="taralino.js"></script>
  <script src="Mushroom.js"></script>
</head>
<body>
<script>

// Trainingsdaten
var X = Mushroom.train();

// Testdaten
var Y = Mushroom.test();

// Logistische Regression durchfuehren
LogisticRegression.train(X);

// Zufaelliges Testobjekt waehlen und auswerten
var k = Math.floor(random(0, Y.length));
var a = Y[k]["target"];
var b = LogisticRegression.evaluate(Y[k]["input"]);

// Ergebnisse ausgeben
Console.print("Bekanntest Ergebnis (0=essbar, 1=giftig):");
Console.print(a);
Console.print("Wert unter Verwendung der Regression:");
Console.print(b);

</script>
</body>
</html>

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Aufgabe

Mache dich mit dem Quellcode zuvor vertraut. Schaue dir neben der Dokumentation des Mushroom-Datensatzes auch die Referenz des LogisticRegression-Paketes an:

Zur Referenz

Führe den Quellcode mehrfach aus und diskutiere, ob die Essbarkeit der Pilze mittels logistischer Regression gut vorhergesagt werden kann.