Versionsraum

Als Versionsraum wird im maschinellen Lernen diejenige Teilmenge des Hypothesenraums bezeichnet, die bezüglich einer Menge ${\displaystyle D}$ von Lernbeispielen alle konsistenten und vollständigen Hypothesen enthält. Eine Hypothese heißt konsistent, wenn sie keine negativen Trainingsbeispiele positiv klassifiziert. Eine Hypothese heißt vollständig wenn alle positiven Beispiele von einer Hypothese richtig klassifiziert werden.

Beim Versionsraum-Lernverfahren (Mitchell 1982) handelt es sich um ein inkrementelles maschinelles Lernverfahren zum Lernen eines Konzepts. Für den Fall, dass die Trainingsbeispiele nicht verrauscht sind und das gesuchte Zielkonzept im Hypothesenraum enthalten ist, liefert das Versionsraum-Lernverfahren eine kompakte Repräsentation des Versionsraums.