Übungen

Code in Englisch, Prosa/Antworten Deutsch. Lösungen: loesungen.md.

Aufgabe 1 – Permutation vs. Impurity

Trainiere einen RandomForestClassifier (100 Bäume) auf verstorben_30d und vergleiche feature_importances_ (Impurity) mit permutation_importance auf dem Testset. Welche Variable rangiert bei der Impurity-Methode künstlich hoch, und warum?

Aufgabe 2 – PDP lesen

Erstelle einen PDP für crp_mg_l. Beschreibe in zwei Sätzen: Ab welchem CRP-Wert steigt das Sterberisiko im Modell markant? Wie ändert sich die Aussage, wenn du kind="both" nutzt und die ICE-Linien siehst?

Aufgabe 3 – SHAP lokal

Falls shap installiert ist: Berechne SHAP-Werte für die fünf Patient:innen mit dem höchsten vorhergesagten Sterberisiko. Welches Merkmal treibt den Score bei den meisten dieser Fälle am stärksten? Falls SHAP nicht verfügbar: Erkläre in Prosa, wie du denselben Vergleich mit Permutation Importance und PDP-Baseline annähern würdest.

Aufgabe 4 – Korrelierte Merkmale

leukozyten_g_l korreliert mit sofa_score (r ≈ 0,45). Entferne leukozyten_g_l aus den Merkmalen, trainiere das Modell neu und vergleiche die Permutation Importance von sofa_score vorher und nachher. Erkläre das Ergebnis in zwei Sätzen.

Bonus – Globale Sicht vs. klinische Realität

Wähle das aus der PI wichtigste Merkmal. Suche in der Literatur (oder begründe theoretisch), ob dieser Zusammenhang kausal oder assoziativ ist. Was muss man aus diesem Unterschied für den klinischen Einsatz ableiten?