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im Beispiel des vorigen Abschnitts bereits zu dem allgemeinen Constraint “?”.
Merkmalsbaume sind ein Hilfsmittel, Attributwerte hierarchisch zu strukturieren,
um nicht beim Zusammentreffen zweier unterschiedlicher Werte gleich zum allge-
meinsten Constraint verallgemeinern zu mussen. In diesem Abschnitt werden wir
Merkmalsbaume anhand eines Beispiels darstellen, das auch illustriert, wie mit dem
Versionenraum-Lernverfahren allgemeinere Konzeptbeschreibungen gelernt werden
konnen. Zum anderen liefert dieses Beispiel eine Illustration, wie die beim Algorith-
mus
VS
benotigten Operationen der minimalen Spezialisierung (bzw. minimalen
Verallgemeinerung) einer Hypothese h bzgl. eines negativen (bzw. eines positiven)
Trainingsbeispiels in einem anderen Rahmen realisiert werden.
Wir betrachten ein Konzeptlernproblem, bei dem es um ein Konzept geht,
das sich auf bestimmte Obstsorten und mogliche Konservierungsarten bezieht. Fur
“Obst” und “Konservierung” gibt es zwei Merkmalsbaume, die in Abbildung 5.20
angegeben sind.
Merkmalsbaum
“
Obst
”:
Obst
Steinobst
Beerenobst
Kirsche
Pflaume
Pfirsich
Himbeere Brombeere
Konservierung
Merkmalsbaum
“
Konservierung
”:
Kuhlen
Erhitzen
Kuhlschrank
Gefrieren
Dose
Glas
Gefrierfach
Tiefkuhltruhe
Abbildung 5.20
Merkmalsbaume
