Lineare Regression ist das wohl einfachste Verfahren des maschinellen Lernens. Diese App zeigt live, wie eine multivariate lineare Regression als Regressions- und als Klassifikationsmodell eingesetzt werden kann — und wo ihre Grenzen liegen.
Die App visualisiert eine multivariate lineare Regression in zwei Modi. Im Regressionsmodus wird die kontinuierliche Ausgabe des Modells als Farbverlauf dargestellt — von blau (niedriger Wert) über weiß bis rot (hoher Wert). Im Klassifikationsmodus wird der Ausgabewert mit einer Schwelle von 0,5 versehen und damit eine Entscheidungsgrenze erzeugt.
Da die lineare Regression grundsätzlich eine Hyperebene durch den Merkmalsraum legt, ist die Entscheidungsgrenze stets linear — unabhängig von der Verteilung der Datenpunkte. Das macht das Verfahren schnell und interpretierbar, aber auch anfällig für nicht-linear trennbare Daten.
Mit dem Schalter oben wechseln Sie zwischen dem Regressionsmodus (Farbverlauf) und dem Klassifikationsmodus (binäre Entscheidungsgrenze). Beobachten Sie besonders, wie die lineare Grenze auch bei sehr schiefen Datenverteilungen immer gerade bleibt.
Datenpunkte lassen sich verschieben, hinzufügen (über die blauen und roten Plus-Schaltflächen) oder durch Ziehen auf das Mülleimer-Symbol entfernen. Das Modell wird bei jeder Änderung sofort neu berechnet.
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