Review: Kap. 2 (Grundlagen) — Kurzreview
wissenschaftlicher_gutachter: Fachlicher Erstprüfer
Bewertung: Bedingt akzeptiert
Befunde:
| # | Schwere | Ort | Befund | Empfehlung |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Mittel | 2.1, Z. 40 | „Je genauer die Vorhersage auf den Testdaten ausfällt, desto höher ist die Güte des Algorithmus.” — inkonsistent mit der übrigen ontologischen Präzisierung; gemessen wird die Güte des Modells (Ergebnis), nicht die des Algorithmus (Konstruktionsverfahren). Der Autor hat 2.1 gerade darauf umgestellt, dass die Maschine durch den Algorithmus lernt und ein Modell hervorbringt. | Ersetzen: „… desto höher ist die Vorhersagegüte des Modells”. |
| 2 | Mittel | 2.4, Z. 214–216 | „Die Quinlan-Linie liefert zentrale Verfahrensbausteine — insbesondere das Information-Gain-Kriterium und die theoretische Diskussion des Pruning —” — beide Fachbegriffe werden zum ersten Mal genannt, obwohl das eigentliche Split-Kriterium erst im Absatz Z. 222–226 definiert wird und Pruning ganz ohne Erklärung bleibt (verweisbar auf Kap. 3). | Vorziehen des Split-Kriterium-Absatzes (Z. 222–226) an den Anfang von 2.4 oder Zusatz „(vgl. Abschnitt~\ref{sec:pruning})” für Pruning. |
| 3 | Niedrig | 2.4, Zeitstrahl | Auswahl-Rechtfertigung der Primärquellen ist implizit über die Zwei-Linien-Konstruktion und Fallstudien-Anker (PNRB15) gedeckt; RS04 als „Analyse-Bahn” könnte im Einleitungssatz noch expliziter motiviert werden (aktuell erst per Grafik ersichtlich). | Einen halben Satz ergänzen: „Ergänzt um Raileanu/Stoffel (2004) als querschnittliche Analyse der Split-Kriterien.” |
| 4 | Info | 2.1, Z. 8–21 | Ontologische Präzisierung „ML als methodischer Ansatz in der KI”; „Maschine lernt durch den Algorithmus”; „ermittelt eigenständig” ist sauber und verteidigbar durchgehalten. | Keine Aktion. |
| 5 | Info | 2.4, Fußnote Z. 311–314 | Ausschluss des italienischen Gini-Originals transparent gemacht; „Gini 1912” trägt bewusst keine Cite in der Description-Liste, wird stattdessen aus BFOS84 S. 103 belegt. Prüfungsfest. | Keine Aktion. |
Zusammenfassung: Der rote Faden 2.1 → 2.2 → 2.3 → 2.4 trägt; die ontologische Präzisierung ist verteidigbar. Zwei Präzisierungen erhöhen die Verteidigungsfähigkeit deutlich: „Güte des Modells” (Z. 40) statt „Güte des Algorithmus” und Vorziehen bzw. Anker der Split-Kriterium-Definition vor die erste Nennung „Information-Gain-Kriterium” in Z. 214.