Lineare Separierbarkeit
term_id: linear_separability
Category: basic_concepts
Definition
Lineare Separierbarkeit bezeichnet die geometrische Bedingung, bei der Datenpunkte verschiedener Klassen vollständig durch eine lineare Grenze, wie z. B. eine Linie im 2D-Raum oder eine Hyperebene im höherdimensionalen Raum, getrennt werden können.
Summary
Die Eigenschaft eines Datensatzes, bei dem zwei Klassen durch eine einzelne gerade Linie oder Hyperebene perfekt getrennt werden können.
Key Concepts
- Hyperebene
- Entscheidungsgrenze
- Perceptron-Konvergenz
- Nichtlineare Klassifizierung
Use Cases
- Bewertung der Anwendbarkeit von Perceptrons
- Auswahl von Kernel-Methoden
- Bewertung der Dimensionsreduktion