Entscheidungsbäume sind ein Verfahren im maschinellen Lernen, das sich durch besonders gute Verständlichkeit auszeichnet, da der Weg vom Input zum Ergebnis Schritt für Schritt anhand eines Baumdiagramms nachvollzogen werden kann. In der App wird ein Entscheidungsbaum auf Basis von Trainingsdaten (farbige Punkte) „trainiert“ (d. h. gemäß einem Algorithmus erstellt) und grafisch dargestellt. Die Datenpunkte weisen jeweils zwei Merkmale auf (x-Wert bzw. horizontale Position und y-Wert bzw. vertikale Position) sowie eine von zwei Kategorien (orange bzw. blau). Der Entscheidungsbaum beantwortet die Frage, welcher Kategorie (orange oder blau) ein neuer Datenpunkt mit gegebenen x- und y-Werten zugeordnet würde. Dabei entspricht der jeweils linke Ast im Baum immer kleineren, der rechte Ast immer größeren Werten als der Wert, der am zugehörigen Baumknoten notiert ist.

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