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iit-Themenband – Künstliche Intelligenz 27 Abbildung A.3: Bei der linearen Regression (oben links) wird zwischen einer Eingangsvariable x (hier die Körpergröße) und einer Ausgangsvariable y (hier die Schuhgröße) ein linearer Zusammenhang hergestellt. Mit dem Modell lassen sich im Anschluss bisher noch unbe- kannte Werte vorhersagen. Dasselbe ist auch für einen komplizierteren nicht-linearen Zusammenhang möglich (oben rechts). Bei der Klassifikation (unten) werden die Eingangsva- riablen für eine Unterteilung in verschiedene Klassen genutzt. In diesem Beispiel wird anhand von zwei Eingabewerten (x1 und x2) unterschieden, ob es sich um linke (grau) oder rechte (rot) Füße handelt. Auch bei der Klassifikation gibt es lineare (links) und nicht-lineare Verfahren (rechts).