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\renewcommand{\Verteilung}{7 + 3}
\begin{Aufg}[Entscheidungsbaum]
Ein Unternehmen möchte die Einstellungswahrscheinlichkeit eingehender Bewerbungen automatisch mit den Labeln \textit{"niedrig"} und \textit{"hoch"} bewerten. \\
\begin{center}
\resizebox{0.8\textwidth}{!}{%
\begin{tabular}{c p{0.2\textwidth} p{0.2\textwidth} p{0.2\textwidth} p{0.2\textwidth} | l}
& Staatsangehörigkeit & Akademischer Abschluss & Englischkenntnisse & Berufserfahrung $> 5$ Jahre & \textbf{Label} \\
\hline
A & deutsch & nein & ja & ja & \textbf{hoch} \\
B & deutsch & ja & ja & nein & \textbf{niedrig} \\
C & deutsch & ja & nein & ja & \textbf{hoch} \\
D & deutsch & nein & ja & nein & \textbf{niedrig} \\
\end{tabular}}
\end{center}
\begin{enumerate}[a)]
\item Bestimmte für die obigen Trainingsdaten, das "wichtigste" Attribut indem du die Tabellen geeignet ausfüllst. \\
\includegraphics[keepaspectratio, width=0.5\textwidth]{Aufgaben/informationsgewinn-tabelle.png}
\includegraphics[keepaspectratio, width=0.5\textwidth]{Aufgaben/informationsgewinn-tabelle.png}
\includegraphics[keepaspectratio, width=0.5\textwidth]{Aufgaben/informationsgewinn-tabelle.png}
\includegraphics[keepaspectratio, width=0.5\textwidth]{Aufgaben/informationsgewinn-tabelle.png}
\textbf{Wichtigstes Attribut:} \ruletoend{0.1pt}
\item Die beispielhafte Konfusionsmatrix zeigt, die Testergebnisse des trainierten Modells. \\
\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.4\textwidth} p{0.5\textwidth}}
\vspace{-0.3cm}
\begin{tabular}{c c c c | c}
& & \multicolumn{2}{c}{Vorhergesagt} & \\
& & Hoch & Niedrig & $\sum$ \\
& Hoch & 5 & 2 & 7 \\
\multirow{-3}{*}{\rotatebox[origin=c]{90}{Tatsächlich}} & Niedrig & 1 & 9 & 10 \\
\hline
& $\sum$ & 6 & 11 & \\
\end{tabular} &
Beurteile die Qualität des Entscheidungsbaum anhand der Konfusionsmatrix und betrachte dabei auch die Fehlerarten und ihre Auswirkungen auf die Firma sowie die Bewerbenden. \\
\end{tabularx}
\end{enumerate}
\end{Aufg}
\begin{Lsg}[A2; Analysieren, Begründen und bewerten]
\begin{enumerate}[a)]
\item \BE{6} Abzug bei Fehler
\begin{tabularx}{\textwidth}{X X}
\begin{tabular}{c | c | c | c}
\multicolumn{4}{c}{Attribut: Staatsangehörigkeit} \\
\multicolumn{3}{r}{Gesamt:} & 2 \\
\hline
Attributwert & hoch & niedrig & Fehler \\
\hline
deutsch & 2 & 2 & 2 \\
nicht deutsch & 0 & 0 & 0 \\
\hline
\multicolumn{3}{r}{Gesamt:} & 2 \\
\hline
\multicolumn{2}{c}{Informationsgewinn:} & \multicolumn{2}{c}{$2-2=0$} \\
\end{tabular} &
\begin{tabular}{c | c | c | c}
\multicolumn{4}{c}{Attribut: Abschluss} \\
\multicolumn{3}{r}{Gesamt:} & 2 \\
\hline
Attributwert & hoch & niedrig & Fehler \\
\hline
ja & 1 & 1 & 1 \\
nein & 1 & 1 & 1 \\
\hline
\multicolumn{3}{r}{Gesamt:} & 2 \\
\hline
\multicolumn{2}{c}{Informationsgewinn:} & \multicolumn{2}{c}{$2-2=0$} \\
\end{tabular} \\
\begin{tabular}{c | c | c | c}
\multicolumn{4}{c}{Attribut: Englischkenntnisse} \\
\multicolumn{3}{r}{Gesamt:} & 2 \\
\hline
Attributwert & hoch & niedrig & Fehler \\
\hline
ja & 1 & 1 & 1 \\
nein & 2 & 0 & 0 \\
\hline
\multicolumn{3}{r}{Gesamt:} & 1 \\
\hline
\multicolumn{2}{c}{Informationsgewinn:} & \multicolumn{2}{c}{$2-1=1$} \\
\end{tabular} &
\begin{tabular}{c | c | c | c}
\multicolumn{4}{c}{Attribut: Berufserfahrung} \\
\multicolumn{3}{r}{Gesamt:} & 2 \\
\hline
Attributwert & hoch & niedrig & Fehler \\
\hline
ja & 2 & 0 & 0 \\
nein & 0 & 2 & 0 \\
\hline
\multicolumn{3}{r}{Gesamt:} & 2 \\
\hline
\multicolumn{2}{c}{Informationsgewinn:} & \multicolumn{2}{c}{$2-2=0$} \\
\end{tabular} \\
\end{tabularx}
Wichtigstes Attribut ist die Berufserfahrung.\Point
\item $3/17$\Halfpoint ist bei einer nicht so kritischen Entscheidung vermutlich in Ordnung\Halfpoint.
Falsch negativ\Halfpoint ist für Bewerbende bitter.\Halfpoint
Falsch positiv\Halfpoint ist für Unternehmen nervig.\Halfpoint
\end{enumerate}
\end{Lsg}
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