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2025-04-11 11:08:28 +02:00
commit 3bdd37f46c
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--- a/Aufgabenstellung.pdf
+++ b/Aufgabenstellung.pdf
--- a/Explainable_AI_Adult_Census_Income.ipynb
+++ b/Explainable_AI_Adult_Census_Income.ipynb
--- a/README.md
+++ b/README.md
@ -0,0 +1,260 @@
+# Explainable AI Projektaufgabe - Adult Census Income Datensatz
+
+Dieses Repository enthält eine Projektaufgabe zum Thema Explainable AI (XAI), die anhand des Adult Census Income Datensatzes demonstriert wird. Das Projekt verwendet einen Random Forest Classifier, um Einkommensvorhersagen zu treffen, und verschiedene Methoden zur Erklärung der Modellentscheidungen, darunter Feature Importance, LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) und regelbasierte Erklärungen mit dem RIPPER-Algorithmus.
+
+## Inhaltsverzeichnis
+
+1. [Projektübersicht](#projektübersicht)
+2. [Datensatz](#datensatz)
+3. [Notebook-Struktur](#notebook-struktur)
+4. [Datenvorverarbeitung](#datenvorverarbeitung)
+5. [Modelltraining](#modelltraining)
+6. [Hyperparameter-Tuning](#hyperparameter-tuning)
+7. [Modellbewertung](#modellbewertung)
+8. [Explainable AI Methoden](#explainable-ai-methoden)
+   - [Feature Importance](#feature-importance)
+   - [LIME](#lime)
+   - [Regelbasierte Erklärungen (RIPPER)](#regelbasierte-erklärungen-ripper)
+   - [Vergleich der Methoden](#vergleich-der-methoden)
+9. [Anwendung auf einzelne Beispiele](#anwendung-auf-einzelne-beispiele)
+10. [Voraussetzungen und Installation](#voraussetzungen-und-installation)
+11. [Fazit](#fazit)
+
+## Projektübersicht
+
+Dieses Projekt demonstriert die Anwendung von Explainable AI-Techniken auf ein klassisches Machine Learning-Problem: die Vorhersage, ob eine Person ein Einkommen von mehr als 50.000 Dollar pro Jahr erzielt. Während die Vorhersagegenauigkeit wichtig ist, liegt der Schwerpunkt dieses Projekts auf der Erklärbarkeit der Modellentscheidungen. Wir verwenden verschiedene Methoden (Feature Importance, LIME und regelbasierte Erklärungen), um zu verstehen, welche Faktoren das Einkommensniveau am stärksten beeinflussen.
+
+## Datensatz
+
+Der Adult Census Income Datensatz (auch bekannt als "Census Income" oder "Adult" Datensatz) enthält demografische Informationen aus der US-Volkszählung und wird verwendet, um vorherzusagen, ob eine Person ein Einkommen von mehr als 50.000 Dollar pro Jahr erzielt. Der Datensatz enthält folgende Attribute:
+
+- **age**: Alter der Person
+- **c**: Arbeitsklasse (Private, Self-emp-not-inc, Self-emp-inc, Federal-gov, Local-gov, State-gov, Without-pay, Never-worked)
+- **fnlwgt**: Gewichtungsfaktor (repräsentiert die Anzahl der Personen mit ähnlichen demografischen Merkmalen)
+- **education**: Höchster Bildungsabschluss (Bachelors, Some-college, 11th, HS-grad, Prof-school, Assoc-acdm, Assoc-voc, 9th, 7th-8th, 12th, Masters, 1st-4th, 10th, Doctorate, 5th-6th, Preschool)
+- **education.num**: Numerische Darstellung des Bildungsabschlusses
+- **marital.status**: Familienstand (Married-civ-spouse, Divorced, Never-married, Separated, Widowed, Married-spouse-absent, Married-AF-spouse)
+- **occupation**: Beruf
+- **relationship**: Beziehungsstatus (Wife, Own-child, Husband, Not-in-family, Other-relative, Unmarried)
+- **race**: Ethnische Zugehörigkeit (White, Asian-Pac-Islander, Amer-Indian-Eskimo, Other, Black)
+- **sex**: Geschlecht (Female, Male)
+- **c**: Kapitalgewinn
+- **capital.loss**: Kapitalverlust
+- **hours.per.week**: Arbeitsstunden pro Woche
+- **native.country**: Herkunftsland
+- **income**: Zielvariable, gibt an, ob das Einkommen über 50.000 Dollar liegt (>50K) oder nicht (<=50K)
+
+## Notebook-Struktur
+
+Das Jupyter Notebook `Explainable_AI_Adult_Census_Income.ipynb` ist in folgende Abschnitte unterteilt:
+
+1. **Abhängigkeiten installieren**: Installation der benötigten Python-Bibliotheken (scikit-learn, matplotlib, seaborn, pandas, numpy, lime, wittgenstein)
+2. **Daten einlesen und erkunden**: Laden und erste Analyse der Daten
+3. **Datenvorverarbeitung**: Behandlung fehlender Werte und Umwandlung kategorischer Variablen
+4. **Daten aufteilen und Modell trainieren**: Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsets und Training des Random Forest Modells
+5. **Feature Importance**: Analyse der wichtigsten Features für die Vorhersage
+6. **Hyperparameter-Tuning**: Optimierung der Modellparameter mit GridSearchCV
+7. **LIME für Erklärbarkeit**: Verwendung von LIME für lokale Erklärungen
+8. **Regelbasierte Erklärungen**: Verwendung des RIPPER-Algorithmus für interpretierbare Regeln
+9. **Anwendung der Regeln auf einzelne Beispiele**: Demonstration, wie die Regeln auf einzelne Datenpunkte angewendet werden
+10. **Vergleich zwischen LIME und regelbasierten Erklärungen**: Vergleich der verschiedenen Erklärungsmethoden
+11. **Diskussion und Fazit**: Zusammenfassung der Ergebnisse und Schlussfolgerungen
+
+## Datenvorverarbeitung
+
+Die Datenvorverarbeitung umfasst mehrere Schritte:
+
+1. **Behandlung fehlender Werte**:
+
+   - Identifizierung von Einträgen mit '?' als fehlende Werte
+   - Ersetzung fehlender Werte durch den häufigsten Wert in der jeweiligen Spalte
+
+2. **Umwandlung kategorischer Variablen**:
+   - Label Encoding für die Zielvariable 'income'
+   - One-Hot-Encoding für alle anderen kategorischen Variablen
+
+Diese Schritte sind wichtig, um die Daten in ein Format zu bringen, das von Machine Learning-Algorithmen verarbeitet werden kann.
+
+## Modelltraining
+
+Für das Modelltraining verwenden wir einen Random Forest Classifier, der folgende Vorteile bietet:
+
+- Gute Leistung bei verschiedenen Arten von Daten
+- Robustheit gegenüber Overfitting
+- Fähigkeit, mit fehlenden Werten und kategorischen Variablen umzugehen
+- Eingebaute Feature Importance
+
+Der Trainingsprozess umfasst:
+
+1. Initialisierung des Random Forest Classifiers mit 100 Entscheidungsbäumen
+2. Training des Modells mit den Trainingsdaten
+3. Vorhersage für die Testdaten
+4. Berechnung von Metriken wie Accuracy, Precision, Recall und F1-Score
+
+## Hyperparameter-Tuning
+
+Um die Leistung des Modells zu optimieren, wird Hyperparameter-Tuning mit GridSearchCV durchgeführt. Folgende Parameter werden optimiert:
+
+- **n_estimators**: Anzahl der Bäume im Random Forest (50, 100)
+- **max_depth**: Maximale Tiefe der Bäume (None, 10, 20)
+- **min_samples_split**: Minimale Anzahl von Samples, um einen Knoten zu teilen (2, 5)
+- **min_samples_leaf**: Minimale Anzahl von Samples in einem Blatt (1, 2)
+
+GridSearchCV testet alle möglichen Kombinationen dieser Parameter mit 3-facher Kreuzvalidierung und wählt die beste Kombination aus. Das optimierte Modell wird dann für die endgültigen Vorhersagen verwendet.
+
+## Modellbewertung
+
+Die Modellbewertung erfolgt anhand mehrerer Metriken:
+
+- **Accuracy**: Anteil der korrekt klassifizierten Instanzen
+- **Precision**: Anteil der als positiv klassifizierten Instanzen, die tatsächlich positiv sind
+- **Recall**: Anteil der tatsächlich positiven Instanzen, die als positiv klassifiziert wurden
+- **F1-Score**: Harmonisches Mittel aus Precision und Recall
+
+Zusätzlich werden visuelle Darstellungen verwendet:
+
+- **Confusion Matrix**: Zeigt die Anzahl der True Positives, False Positives, True Negatives und False Negatives
+- **Klassifikationsbericht**: Detaillierte Metriken für jede Klasse
+
+Diese Metriken helfen zu verstehen, wie gut das Modell funktioniert und ob es bestimmte Klassen besser vorhersagt als andere.
+
+## Explainable AI Methoden
+
+### Feature Importance
+
+Die einfachste Methode zur Erklärung des Modells ist die eingebaute Feature Importance des Random Forest Classifiers. Diese zeigt, wie wichtig jedes Feature für die Vorhersage ist, basierend auf der durchschnittlichen Verringerung der Unreinheit (Impurity) über alle Bäume.
+
+Vorteile:
+
+- Einfach zu berechnen und zu verstehen
+- Gibt einen globalen Überblick über die Wichtigkeit der Features
+
+Nachteile:
+
+- Zeigt nur die globale Wichtigkeit, nicht die Auswirkung auf einzelne Vorhersagen
+- Berücksichtigt keine Feature-Interaktionen
+
+### LIME
+
+LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) ist eine Methode zur Erklärung einzelner Vorhersagen, indem ein lokales lineares Modell um die Vorhersage herum erstellt wird.
+
+In unserem Projekt verwenden wir LIME für:
+
+1. **Lokale Erklärungen**: Erklärung einzelner Vorhersagen durch Approximation mit einem linearen Modell
+2. **Feature-Wichtigkeit**: Identifikation der wichtigsten Features für eine einzelne Vorhersage
+
+Vorteile:
+
+- Modellunabhängig (kann mit jedem Modell verwendet werden)
+- Einfach zu verstehen (basiert auf linearen Modellen)
+- Fokussiert auf lokale Erklärungen
+
+Nachteile:
+
+- Ergebnisse können instabil sein (abhängig von der Stichprobe)
+- Keine globalen Erklärungen
+
+### Regelbasierte Erklärungen (RIPPER)
+
+RIPPER (Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction) ist ein Algorithmus zur Extraktion von Regeln aus Daten. Er erstellt eine Reihe von Wenn-Dann-Regeln, die leicht zu interpretieren sind.
+
+In unserem Projekt verwenden wir den RIPPER-Algorithmus (implementiert in der Wittgenstein-Bibliothek) für:
+
+1. **Globale Erklärungen**: Extraktion von interpretierbaren Regeln aus den Daten
+2. **Regelbasierte Vorhersagen**: Verwendung der Regeln für Vorhersagen
+
+Vorteile:
+
+- Sehr interpretierbar (Regeln sind in natürlicher Sprache)
+- Bietet globale Erklärungen für das gesamte Modell
+- Kann direkt für Vorhersagen verwendet werden
+
+Nachteile:
+
+- Möglicherweise geringere Genauigkeit als komplexere Modelle
+- Kann bei großen Datensätzen rechenintensiv sein
+
+### Vergleich der Methoden
+
+In unserem Projekt vergleichen wir die Erklärungen von LIME und RIPPER, um ein umfassenderes Verständnis der Modellentscheidungen zu gewinnen. Dieser Vergleich zeigt:
+
+- Welche Features von beiden Methoden als wichtig identifiziert werden
+- Wo die Methoden unterschiedliche Erklärungen liefern
+- Die Vor- und Nachteile jeder Methode in Bezug auf Interpretierbarkeit und Genauigkeit
+
+## Anwendung auf einzelne Beispiele
+
+Ein wichtiger Aspekt von Explainable AI ist die Fähigkeit, einzelne Vorhersagen zu erklären. Im Notebook wird ein zufälliges Beispiel aus den Testdaten ausgewählt und detailliert erklärt:
+
+1. Anzeige des tatsächlichen und vorhergesagten Labels
+2. Erklärung mit LIME, die ein lokales lineares Modell um die Vorhersage herum erstellt
+3. Anwendung der RIPPER-Regeln auf das Beispiel
+4. Vergleich der Vorhersagen des Random Forest Modells und der RIPPER-Regeln
+
+Diese Erklärung hilft zu verstehen, warum das Modell eine bestimmte Vorhersage für eine bestimmte Person getroffen hat, was in realen Anwendungen sehr wertvoll sein kann.
+
+## Voraussetzungen und Installation
+
+Um dieses Projekt auszuführen, benötigen Sie:
+
+1. Python 3.6 oder höher
+2. Jupyter Notebook oder JupyterLab
+3. Folgende Python-Bibliotheken:
+   - scikit-learn
+   - pandas
+   - numpy
+   - matplotlib
+   - seaborn
+   - lime
+   - wittgenstein
+
+Sie können die benötigten Bibliotheken mit folgendem Befehl installieren:
+
+```bash
+pip install scikit-learn pandas numpy matplotlib seaborn lime wittgenstein
+```
+
+## Fazit
+
+Dieses Projekt demonstriert, wie Machine Learning-Modelle nicht nur für Vorhersagen, sondern auch für das Verständnis der zugrunde liegenden Daten und Zusammenhänge verwendet werden können. Durch die Verwendung verschiedener Explainable AI-Techniken wie Feature Importance, LIME und regelbasierte Erklärungen können wir:
+
+1. Die wichtigsten Faktoren identifizieren, die das Einkommensniveau beeinflussen
+2. Verstehen, wie diese Faktoren zusammenwirken
+3. Einzelne Vorhersagen detailliert erklären
+4. Verschiedene Erklärungsmethoden vergleichen und ihre Stärken und Schwächen verstehen
+
+Der Vergleich zwischen LIME und regelbasierten Erklärungen zeigt, dass beide Methoden wertvolle Einblicke bieten können:
+
+- LIME bietet detaillierte lokale Erklärungen für einzelne Vorhersagen
+- Regelbasierte Erklärungen bietet globale, leicht verständliche Regeln, die das Gesamtverhalten des Modells beschreiben
+
+Die Kombination verschiedener XAI-Methoden ermöglicht ein umfassenderes Verständnis der Modellentscheidungen und kann dazu beitragen, das Vertrauen in Machine Learning-Modelle zu erhöhen.
+
+# Modell und XAI-Methoden im Überblick
+
+## Random Forest
+
+Random Forest ist ein Ensemble-Lernalgorithmus, der mehrere Entscheidungsbäume kombiniert, um präzisere Vorhersagen zu treffen. Er funktioniert, indem er:
+
+Viele verschiedene Entscheidungsbäume auf zufällig ausgewählten Teilmengen der Trainingsdaten aufbaut
+Bei jedem Split nur eine zufällige Teilmenge der Features berücksichtigt
+Die Ergebnisse aller Bäume mittelt (bei Regression) oder durch Mehrheitsentscheidung kombiniert (bei Klassifikation)
+Random Forests sind beliebt wegen ihrer hohen Genauigkeit, Robustheit gegen Overfitting und geringen Parameteroptimierungsbedarf.
+
+## LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
+
+LIME ist eine Methode zur Erklärung der Vorhersagen beliebiger Machine Learning Modelle. LIME funktioniert durch:
+
+Erzeugung von Stichproben in der Nähe der zu erklärenden Instanz
+Training eines lokalen, interpretierbaren Modells (z.B. linearer Regression) auf diesen Stichproben
+Nutzung der Gewichte des lokalen Modells, um zu zeigen, welche Features die Vorhersage am stärksten beeinflussen
+LIME ermöglicht es, komplexe Modelle wie neuronale Netze oder Random Forests lokal zu interpretieren, ohne deren innere Struktur zu kennen.
+
+## Rule-Based Explanations
+
+Rule-Based Explanations verwenden Wenn-Dann-Regeln, um Modellvorhersagen zu erklären. Sie:
+
+Extrahieren verständliche Entscheidungsregeln aus komplexen Modellen
+Präsentieren Bedingungen, die zu bestimmten Vorhersagen führen
+Können aus regelbasierten Modellen direkt abgeleitet oder aus komplexeren Modellen approximiert werden
+Methoden wie RIPPER, CART oder die Extraktion von Regeln aus Random Forests fallen in diese Kategorie. Diese Erklärungen sind besonders wertvoll für Domänenexperten ohne ML-Hintergrund, da sie in natürlicher Sprache formuliert werden können.
--- a/extract_cells.py
+++ b/extract_cells.py
@ -0,0 +1,22 @@
+import json
+import os
+from pathlib import Path
+
+def extractToFiles(filePath: str, folder: str = "extracted_cells"):
+    with open(filePath, "r") as file:
+        fileContent = file.read()
+    content = json.loads(fileContent)
+    i=0
+    for cell in content["cells"]:
+        if cell["cell_type"] == "code":
+            codeStr = ""
+            for line in cell["source"]:
+                codeStr += line
+            Path(folder).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+            location = os.path.join(folder, f"cell{i}.py")
+            with open(location, "w+") as file:
+                file.write(codeStr)
+            i += 1
+
+
+extractToFiles("Explainable_AI_Adult_Census_Income.ipynb")
--- a/extracted_cells/cell0.py
+++ b/extracted_cells/cell0.py
@ -0,0 +1 @@
+%pip install scikit-learn matplotlib seaborn pandas numpy lime
--- a/extracted_cells/cell1.py
+++ b/extracted_cells/cell1.py
@ -0,0 +1,15 @@
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+import seaborn as sns
+from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
+from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
+from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix, classification_report
+from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
+from sklearn.tree import plot_tree
+
+# Daten einlesen
+df = pd.read_csv("./sample_data/adult_census_income/adult.csv")
+
+# Anzeigen der ersten Zeilen des Datensatzes
+df.head(10)
--- a/extracted_cells/cell10.py
+++ b/extracted_cells/cell10.py
@ -0,0 +1,11 @@
+# Features und Zielwerte definieren
+X = df_encoded.drop(['income', 'income_encoded'], axis=1)
+y = df_encoded['income_encoded']
+
+
+# Daten in Trainings- und Testdaten aufteilen
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y)
+
+print(f"Trainingsdaten: {X_train.shape[0]} Beispiele")
+print(f"Testdaten: {X_test.shape[0]} Beispiele")
+print(f"Features: {X_train.shape[1]} Merkmale")
--- a/extracted_cells/cell11.py
+++ b/extracted_cells/cell11.py
@ -0,0 +1,17 @@
+# Random Forest Modell trainieren
+rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
+rf_model.fit(X_train, y_train)
+
+# Vorhersagen für die Testdaten
+y_pred = rf_model.predict(X_test)
+
+# Modellleistung evaluieren
+accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
+precision = precision_score(y_test, y_pred)
+recall = recall_score(y_test, y_pred)
+f1 = f1_score(y_test, y_pred)
+
+print(f"Accuracy: {accuracy:.4f}")
+print(f"Precision: {precision:.4f}")
+print(f"Recall: {recall:.4f}")
+print(f"F1 Score: {f1:.4f}")
--- a/extracted_cells/cell12.py
+++ b/extracted_cells/cell12.py
@ -0,0 +1,16 @@
+
+# Confusion Matrix
+cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
+plt.figure(figsize=(8, 6))
+sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', cbar=False,
+            xticklabels=['<=50K', '>50K'],
+            yticklabels=['<=50K', '>50K'])
+plt.xlabel('Vorhergesagt')
+plt.ylabel('Tatsächlich')
+plt.title('Confusion Matrix')
+plt.savefig('output/Confusions_Matrix.png', dpi=300)
+plt.show()
+
+# Klassifikationsbericht
+print("\nKlassifikationsbericht:")
+print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=['<=50K', '>50K']))
--- a/extracted_cells/cell13.py
+++ b/extracted_cells/cell13.py
@ -0,0 +1,12 @@
+# Visualisierung eines einzelnen Entscheidungsbaums aus dem Random Forest
+plt.figure(figsize=(25, 12))
+tree_to_plot = rf_model.estimators_[0]  # Ersten Baum aus dem Forest auswählen
+plot_tree(tree_to_plot, 
+          feature_names=X_train.columns,
+          class_names=['<=50K', '>50K'],
+          filled=True,
+          rounded=True,
+          fontsize=10,
+          max_depth=3)
+plt.savefig('output/Random_Forest_Tree_Example.png', dpi=300)
+plt.show()
--- a/extracted_cells/cell14.py
+++ b/extracted_cells/cell14.py
@ -0,0 +1,12 @@
+# Feature Importance
+feature_importance = pd.DataFrame({
+    'Feature': X_train.columns,
+    'Importance': rf_model.feature_importances_
+}).sort_values('Importance', ascending=False)
+
+plt.figure(figsize=(12, 8))
+sns.barplot(x='Importance', y='Feature', data=feature_importance.head(15))
+plt.title('Feature Importance')
+plt.tight_layout()
+plt.savefig('output/Feature_Importance.png', dpi=300)
+plt.show()
--- a/extracted_cells/cell15.py
+++ b/extracted_cells/cell15.py
@ -0,0 +1,33 @@
+# Hyperparameter-Grid definieren
+param_grid = {
+    'n_estimators': [50, 100],
+    'max_depth': [None, 10, 20],
+    'min_samples_split': [2, 5],
+    'min_samples_leaf': [1, 2]
+}
+
+# GridSearchCV
+grid_search = GridSearchCV(RandomForestClassifier(random_state=42), param_grid, cv=3, scoring='accuracy')
+grid_search.fit(X_train, y_train)
+
+# Beste Parameter
+print("Beste Parameter:")
+print(grid_search.best_params_)
+
+# Bestes Modell
+best_rf_model = grid_search.best_estimator_
+
+# Vorhersagen mit dem besten Modell
+y_pred_best = best_rf_model.predict(X_test)
+
+# Modellleistung evaluieren
+accuracy_best = accuracy_score(y_test, y_pred_best)
+precision_best = precision_score(y_test, y_pred_best)
+recall_best = recall_score(y_test, y_pred_best)
+f1_best = f1_score(y_test, y_pred_best)
+
+print(f"\nBestes Modell:")
+print(f"Accuracy: {accuracy_best:.4f}")
+print(f"Precision: {precision_best:.4f}")
+print(f"Recall: {recall_best:.4f}")
+print(f"F1 Score: {f1_best:.4f}")
--- a/extracted_cells/cell16.py
+++ b/extracted_cells/cell16.py
@ -0,0 +1,17 @@
+# LIME für Erklärbarkeit
+from lime import lime_tabular
+import random
+
+# Erstelle einen LIME-Erklärer
+lime_explainer = lime_tabular.LimeTabularExplainer(
+    X_train.values,
+    feature_names=X_train.columns,
+    class_names=['<=50K', '>50K'],
+    mode='classification',
+    random_state=42
+)
+
+# Wähle ein zufälliges Beispiel aus den Testdaten
+random_idx = random.randint(0, len(X_test) - 1)
+instance_df = X_test.iloc[random_idx:random_idx+1]
+instance = instance_df.values[0]  # Für LIME benötigen wir das Array
--- a/extracted_cells/cell17.py
+++ b/extracted_cells/cell17.py
@ -0,0 +1,65 @@
+# Erkläre die Vorhersage mit LIME
+
+def analyze_lime_feature_importance(instance, rf_model, lime_explainer, num_features=5):
+    """
+    Analysiert die Feature-Wichtigkeiten der LIME-Erklärung.
+    """
+    # LIME-Erklärung generieren
+    exp = lime_explainer.explain_instance(
+        instance,
+        rf_model.predict_proba,
+        num_features=num_features
+    )
+    
+    # Random Forest Vorhersage (nur zur Information)
+    feature_names = rf_model.feature_names_in_
+    instance_df = pd.DataFrame([instance], columns=feature_names)
+    rf_prediction = rf_model.predict_proba(instance_df)[0, 1]
+    
+    # Feature-Wichtigkeiten aus LIME extrahieren
+    feature_importance = exp.as_list()
+    
+    # Visualisierung der Feature-Wichtigkeiten
+    plt.figure(figsize=(10, 6))
+    
+    # Features und ihre Wichtigkeiten trennen
+    features, importances = zip(*feature_importance)
+    
+    # Balkendiagramm erstellen
+    colors = ['red' if imp < 0 else 'green' for imp in importances]
+    y_pos = np.arange(len(features))
+    
+    plt.barh(y_pos, importances, color=colors)
+    plt.yticks(y_pos, features)
+    
+    plt.xlabel('Feature-Einfluss')
+    plt.title('LIME Feature-Wichtigkeiten')
+    
+    # Vertikale Linie bei 0 für bessere Lesbarkeit
+    plt.axvline(x=0, color='black', linestyle='-', alpha=0.3)
+    
+    plt.grid(alpha=0.3)
+    plt.tight_layout()
+    plt.savefig('output/lime_feature_importance.png', dpi=300)
+    plt.show()
+    
+    # Ausgabe der Ergebnisse
+    print("\nLIME Feature-Wichtigkeiten Analyse:")
+    print("-" * 50)
+    print(f"Random Forest Vorhersage für diese Instanz: {rf_prediction:.4f}")
+    print("\nFeature-Einflüsse:")
+    for feature, importance in feature_importance:
+        print(f"{feature}: {importance:+.4f}")
+    
+    return {
+        'rf_prediction': rf_prediction,
+        'feature_importance': dict(feature_importance)
+    }
+
+# Analysiere wie gut LIME die RF-Vorhersage erklärt
+importance_analysis = analyze_lime_feature_importance(
+    instance=instance,
+    rf_model=best_rf_model,
+    lime_explainer=lime_explainer,
+    num_features=20
+)
--- a/extracted_cells/cell18.py
+++ b/extracted_cells/cell18.py
@ -0,0 +1,49 @@
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+# Wählen wir zwei Features zur Variation:
+less_important_feature_education = "education.num"
+less_important_feature_fnlwgt = "fnlwgt" 
+
+# Festlegen derRange für die Variation der zwei Features
+education_range = np.linspace(instance_df[less_important_feature_education].values[0] - 10, instance_df[less_important_feature_education].values[0] + 10, 50)
+fnlwgt_range = np.linspace(instance_df[less_important_feature_fnlwgt].values[0] - 100000, instance_df[less_important_feature_fnlwgt].values[0] + 100000, 50)
+
+# Erstellen von Instanzen für LIME
+instances_education = pd.DataFrame([instance] * len(education_range), columns=X_train.columns)
+instances_fnlwgt = pd.DataFrame([instance] * len(fnlwgt_range), columns=X_train.columns)
+
+# Ändern der Feature-Werte in den Instanzen
+instances_education[less_important_feature_education] = education_range
+instances_fnlwgt[less_important_feature_fnlwgt] = fnlwgt_range
+
+# Vorhersagen mit dem Modell (Wahrscheinlichkeiten)
+instances_education["prediction"] = best_rf_model.predict_proba(instances_education)[:, 1]
+instances_fnlwgt["prediction"] = best_rf_model.predict_proba(instances_fnlwgt)[:, 1]
+
+# Bestimmen der y-Achsen-Grenzen (min/max für alle Vorhersagen)
+y_min = min(instances_education["prediction"].min(), instances_fnlwgt["prediction"].min())
+y_max = max(instances_education["prediction"].max(), instances_fnlwgt["prediction"].max())
+
+# Visualisierung der Variation von 'education-num' (moderater Einfluss)
+plt.figure(figsize=(8,5))
+plt.plot(education_range, instances_education["prediction"], label="Moderater Einfluss auf die Vorhersage", color='green')
+plt.axvline(instance_df[less_important_feature_education].values[0], color="red", linestyle="dashed", label="Originalwert")
+plt.xlabel("Bildungsniveau (education-num)")
+plt.ylabel("Vorhersage (0 = <=50K, 1 = >50K)")
+plt.title(f"Einfluss von {less_important_feature_education} auf die Vorhersage")
+plt.ylim([y_min, y_max])  # Einheitliche y-Achse
+plt.legend()
+plt.show()
+
+# Visualisierung der Variation von 'fnlwgt' (wenig Einfluss)
+plt.figure(figsize=(8,5))
+plt.plot(fnlwgt_range, instances_fnlwgt["prediction"], label="Wenig Einfluss auf die Vorhersage", color='orange')
+plt.axvline(instance_df[less_important_feature_fnlwgt].values[0], color="red", linestyle="dashed", label="Originalwert")
+plt.xlabel("Finales Gewicht (fnlwgt)")
+plt.ylabel("Vorhersage (0 = <=50K, 1 = >50K)")
+plt.title(f"Einfluss von {less_important_feature_fnlwgt} auf die Vorhersage")
+plt.ylim([y_min, y_max])  # Einheitliche y-Achse
+plt.legend()
+plt.show()
--- a/extracted_cells/cell19.py
+++ b/extracted_cells/cell19.py
@ -0,0 +1,40 @@
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+from sklearn.linear_model import LinearRegression
+from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances
+
+# Anzahl der zu erzeugenden Perturbationen
+num_samples = 500  
+
+# Die Originalinstanz, die wir erklären wollen
+original_instance = instance_df.iloc[0].copy()
+
+# Erstelle perturbierte Instanzen durch zufällige Variation aller Features
+perturbed_instances = pd.DataFrame(
+    np.random.normal(loc=original_instance, scale=1.0, size=(num_samples, len(original_instance))),
+    columns=original_instance.index
+)
+
+# Vorhersagen für die perturbierten Instanzen mit dem Random-Forest-Modell
+perturbed_instances["prediction"] = best_rf_model.predict_proba(perturbed_instances)[:, 1]
+
+# Berechnung der Gewichte nach Distanz zur Originalinstanz
+distances = euclidean_distances(perturbed_instances.drop(columns=["prediction"]), [original_instance])
+kernel_width = np.sqrt(len(original_instance))  # Kernel-Bandbreite
+weights = np.exp(- (distances ** 2) / (2 * (kernel_width ** 2)))
+
+# Gewichtete lokale lineare Regression zum Erklären der Vorhersage
+lin_reg = LinearRegression()
+lin_reg.fit(perturbed_instances.drop(columns=["prediction"]), perturbed_instances["prediction"], sample_weight=weights.flatten())
+
+# Anzeige der Feature-Wichtigkeiten
+feature_importances = pd.Series(lin_reg.coef_, index=original_instance.index).sort_values(key=abs, ascending=False)
+
+# Visualisierung der wichtigsten Features
+plt.figure(figsize=(8, 5))
+feature_importances[:10].plot(kind="barh", color="skyblue")
+plt.xlabel("Einfluss auf die Vorhersage")
+plt.title("Erklärungsmodell (Nachbildung von LIME)")
+plt.gca().invert_yaxis()
+plt.show()
--- a/extracted_cells/cell2.py
+++ b/extracted_cells/cell2.py
@ -0,0 +1,2 @@
+# Informationen über den Datensatz
+print("Datensatzgröße:", df.shape)
--- a/extracted_cells/cell20.py
+++ b/extracted_cells/cell20.py
@ -0,0 +1,25 @@
+def predict_fn(x):
+    # Konvertiere das NumPy-Array zurück in ein DataFrame mit den richtigen Feature-Namen
+    df = pd.DataFrame(x, columns=X_train.columns)
+    return best_rf_model.predict_proba(df)
+
+# Speichere mehrere Erklärungen
+explanations = []
+for i in range(100):
+    exp = lime_explainer.explain_instance(
+        instance, 
+        predict_fn,
+        num_features=20
+    )
+    explanations.append(exp.as_list())
+
+# Berechne die Varianz der Feature-Wichtigkeiten
+feature_variances = {}
+for i in range(len(explanations[0])):
+    feature = explanations[0][i][0]
+    values = [exp[i][1] for exp in explanations if len(exp) > i and exp[i][0] == feature]
+    feature_variances[feature] = np.var(values)
+
+print("Varianz der Feature-Wichtigkeiten:")
+for feature, variance in feature_variances.items():
+    print(f"{feature}: {variance:.6f}")
--- a/extracted_cells/cell21.py
+++ b/extracted_cells/cell21.py
@ -0,0 +1,53 @@
+# Erstelle nur das farbcodierte Stabilitätsdiagramm für die Top-5 Features
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+from matplotlib.patches import Patch
+
+# Anzahl der anzuzeigenden Features (Top-N mit höchster Varianz)
+num_features_to_show = 5  # Top-5 Features
+
+# Sortiere die Features nach Varianz (absteigend)
+sorted_features = sorted(feature_variances.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
+# Beschränke auf die Top-N Features
+sorted_features = sorted_features[:num_features_to_show]
+features = [item[0] for item in sorted_features]
+variances = [item[1] for item in sorted_features]
+
+# Definiere Schwellenwerte für die Farbkodierung
+low_threshold = 0.0001
+medium_threshold = 0.001
+
+# Farbkodierung basierend auf Varianzwerten
+colors = []
+for v in variances:
+    if v < low_threshold:
+        colors.append('green')  # Niedrige Varianz - sehr stabil
+    elif v < medium_threshold:
+        colors.append('orange')  # Mittlere Varianz - mäßig stabil
+    else:
+        colors.append('red')    # Hohe Varianz - instabil
+
+# Erstelle das Balkendiagramm mit Farbkodierung
+plt.figure(figsize=(10, 6))
+bars = plt.barh(features, variances, color=colors)
+
+# Füge Werte am Ende der Balken hinzu
+for i, v in enumerate(variances):
+    plt.text(v + 0.00001, i, f"{v:.6f}", va='center')
+
+# Füge eine Legende hinzu
+legend_elements = [
+    Patch(facecolor='green', label='Sehr stabil (< 0.0001)'),
+    Patch(facecolor='orange', label='Mäßig stabil (< 0.001)'),
+    Patch(facecolor='red', label='Instabil (≥ 0.001)')
+]
+plt.legend(handles=legend_elements, loc='lower right')
+
+plt.xlabel('Varianz')
+plt.title('Stabilität der Top-5 LIME-Features')
+plt.grid(axis='x', linestyle='--', alpha=0.7)
+plt.tight_layout()
+
+# Speichere die Abbildung
+plt.savefig('output/Lime_Varianz_Features.png', dpi=300)
+plt.show()
--- a/extracted_cells/cell22.py
+++ b/extracted_cells/cell22.py
@ -0,0 +1,14 @@
+from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_text
+
+# Random Forest-Vorhersagen verwenden als Ziel
+rf_predictions = rf_model.predict(X_train)
+
+# Einfachen Entscheidungsbaum auf die Vorhersagen des Random Forests trainieren
+surrogate_tree = DecisionTreeClassifier(max_depth=5)
+surrogate_tree.fit(X_train, rf_predictions)
+
+# Evaluieren, wie gut der Baum den Random Forest approximiert
+surrogate_predictions = surrogate_tree.predict(X_test)
+rf_test_predictions = rf_model.predict(X_test)
+surrogate_accuracy = np.mean(surrogate_predictions == rf_test_predictions)
+print(f"Genauigkeit des Surrogate-Modells: {surrogate_accuracy:.4f}")
--- a/extracted_cells/cell23.py
+++ b/extracted_cells/cell23.py
@ -0,0 +1,13 @@
+# Formatierte Regeln anzeigen
+def format_rules(tree_rules):
+    """Formatiert die Baumregeln mit menschenlesbaren Klassennamen"""
+    # Ersetze 'class: 0' durch 'Einkommen ≤ 50K'
+    formatted_rules = tree_rules.replace('class: 0', 'Einkommen ≤ 50K')
+    # Ersetze 'class: 1' durch 'Einkommen > 50K'
+    formatted_rules = formatted_rules.replace('class: 1', 'Einkommen > 50K')
+    return formatted_rules
+
+# Regeln aus dem Surrogate-Baum extrahieren
+tree_rules = export_text(surrogate_tree, feature_names=X_train.columns.tolist())
+#print(tree_rules)
+print(format_rules(tree_rules))
--- a/extracted_cells/cell24.py
+++ b/extracted_cells/cell24.py
@ -0,0 +1,69 @@
+from sklearn.tree import _tree
+
+def extract_single_rule(tree, feature_names, class_to_extract=1):
+    """
+    Extrahiert eine einzelne Regel aus einem Decision Tree für eine bestimmte Klasse.
+    
+    Parameters:
+    -----------
+    tree : DecisionTreeClassifier
+        Der trainierte Entscheidungsbaum
+    feature_names : list
+        Liste der Feature-Namen
+    class_to_extract : int, default=1
+        Die Klasse, für die eine Regel extrahiert werden soll (0=≤50K, 1=>50K)
+    
+    Returns:
+    --------
+    rule : str
+        Eine lesbare Regel als String
+    """
+    tree_ = tree.tree_
+    
+    # Funktion zum rekursiven Extrahieren einer Regel
+    def tree_to_rule(node, depth, conditions):
+        # Wenn wir einen Blattknoten erreicht haben
+        if tree_.children_left[node] == _tree.TREE_LEAF:
+            # Prüfe, ob dieser Blattknoten die gewünschte Klasse vorhersagt
+            if np.argmax(tree_.value[node][0]) == class_to_extract:
+                # Formatiere die Bedingungen als Regel
+                if conditions:
+                    rule = " UND ".join(conditions)
+                    return rule
+                else:
+                    return "Keine Bedingungen (Wurzelklasse)"
+            return None
+            
+        # Feature und Schwellenwert am aktuellen Knoten
+        feature = feature_names[tree_.feature[node]]
+        threshold = tree_.threshold[node]
+        
+        # Linkspfad (≤)
+        left_conditions = conditions + [f"{feature} ≤ {threshold:.2f}"]
+        left_rule = tree_to_rule(tree_.children_left[node], depth + 1, left_conditions)
+        if left_rule is not None:
+            return left_rule
+            
+        # Rechtspfad (>)
+        right_conditions = conditions + [f"{feature} > {threshold:.2f}"]
+        right_rule = tree_to_rule(tree_.children_right[node], depth + 1, right_conditions)
+        if right_rule is not None:
+            return right_rule
+            
+        # Keine passende Regel gefunden
+        return None
+    
+    # Starte die Suche vom Wurzelknoten
+    rule = tree_to_rule(0, 1, [])
+    
+    # Formatiere die Ausgabe
+    class_name = "Einkommen > 50K" if class_to_extract == 1 else "Einkommen ≤ 50K"
+    if rule:
+        return f"WENN {rule} DANN {class_name}"
+    else:
+        return f"Keine Regel für {class_name} gefunden."
+
+# Anwendung für die Extraktion einer Regel für hohes Einkommen (Klasse 1)
+single_rule = extract_single_rule(surrogate_tree, X_train.columns.tolist(), class_to_extract=1)
+print("Einzelne Regel aus dem Surrogate-Modell:")
+print(single_rule)
--- a/extracted_cells/cell25.py
+++ b/extracted_cells/cell25.py
@ -0,0 +1,67 @@
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+
+def plot_surrogate_accuracy_vs_depth_test_only(rf_model, X_train, X_test, max_depths=range(1, 16)):
+    """
+    Visualisiert die Genauigkeit des Surrogate-Modells für verschiedene Baumtiefen,
+    fokussiert nur auf die Testdaten.
+    """
+    # Random Forest-Vorhersagen (nur einmal berechnen)
+    rf_train_predictions = rf_model.predict(X_train)
+    rf_test_predictions = rf_model.predict(X_test)
+    
+    # Ergebnisse für verschiedene Baumtiefen
+    test_accuracies = []
+    
+    for depth in max_depths:
+        # Surrogate-Baum mit aktueller Tiefe trainieren
+        surrogate_tree = DecisionTreeClassifier(max_depth=depth, random_state=42)
+        surrogate_tree.fit(X_train, rf_train_predictions)
+        
+        # Vorhersagen
+        surrogate_test_pred = surrogate_tree.predict(X_test)
+        
+        # Genauigkeit berechnen
+        test_acc = np.mean(surrogate_test_pred == rf_test_predictions)
+        test_accuracies.append(test_acc)
+    
+    # Visualisierung
+    plt.figure(figsize=(10, 6))
+    plt.plot(max_depths, test_accuracies, 'o-', color='#ED7D31', linewidth=2)
+    
+    # Finde die beste Tiefe
+    best_depth = max_depths[np.argmax(test_accuracies)]
+    best_acc = max(test_accuracies)
+    
+    # Markiere den besten Punkt
+    plt.scatter([best_depth], [best_acc], s=100, c='red', zorder=5)
+    plt.annotate(f'Optimale Tiefe: {best_depth}\nGenauigkeit: {best_acc:.4f}',
+                xy=(best_depth, best_acc), xytext=(best_depth+1, best_acc-0.05),
+                arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05, width=1.5))
+    
+    # Beschriftungen und Layout
+    plt.grid(alpha=0.3)
+    plt.title('Surrogate-Modell-Genauigkeit bei verschiedenen Baumtiefen', fontsize=14)
+    plt.xlabel('Maximale Baumtiefe', fontsize=12)
+    plt.ylabel('Genauigkeit auf Testdaten', fontsize=12)
+    
+    # Füge Werte über den Punkten hinzu
+    for i, acc in enumerate(test_accuracies):
+        plt.text(max_depths[i], acc + 0.01, f'{acc:.3f}', ha='center')
+    
+    # Y-Achse anpassen (je nach Daten)
+    y_min = max(0, min(test_accuracies) - 0.05)
+    plt.ylim(y_min, 1.05)
+    
+    # Verbesserte visuelle Elemente
+    plt.fill_between(max_depths, test_accuracies, y_min, alpha=0.1, color='#ED7D31')
+    
+    plt.tight_layout()
+    plt.savefig('output/surrogate_accuracy.png', dpi=300)
+    plt.show()
+    
+    return best_depth, best_acc
+
+# Aufruf der Funktion
+best_depth, best_accuracy = plot_surrogate_accuracy_vs_depth_test_only(rf_model, X_train, X_test)
+print(f"Optimale Baumtiefe: {best_depth} mit einer Genauigkeit von {best_accuracy:.4f}")
--- a/extracted_cells/cell26.py
+++ b/extracted_cells/cell26.py
@ -0,0 +1,3 @@
+# Für Quarto Präsentationen
+import extract_cells
+extract_cells.extractToFiles("Explainable_AI_Adult_Census_Income.ipynb")
--- a/extracted_cells/cell3.py
+++ b/extracted_cells/cell3.py
@ -0,0 +1,3 @@
+print("\nDatentypen:")
+#print(df.dtypes)
+df.info()
--- a/extracted_cells/cell4.py
+++ b/extracted_cells/cell4.py
@ -0,0 +1,2 @@
+print("\nFehlende Werte:")
+df.isnull().sum()
--- a/extracted_cells/cell5.py
+++ b/extracted_cells/cell5.py
@ -0,0 +1,2 @@
+print("\nStatistische Zusammenfassung:")
+df.describe()
--- a/extracted_cells/cell6.py
+++ b/extracted_cells/cell6.py
@ -0,0 +1,13 @@
+# Überprüfen der Verteilung der Zielklasse
+plt.figure(figsize=(8, 6))
+sns.countplot(x='income', data=df)
+plt.title('Verteilung der Einkommensklassen')
+plt.xlabel('Einkommen')
+plt.ylabel('Anzahl')
+plt.savefig('output/Verteilung_Einkommensklassen.png', dpi=300)
+plt.show()
+
+# Prozentuale Verteilung berechnen
+income_counts = df['income'].value_counts(normalize=True) * 100
+print("Prozentuale Verteilung der Einkommensklassen:")
+print(income_counts)
--- a/extracted_cells/cell7.py
+++ b/extracted_cells/cell7.py
@ -0,0 +1,5 @@
+# Überprüfen auf fehlende Werte oder '?'
+for col in df.columns:
+    missing_count = df[df[col] == '?'].shape[0]
+    if missing_count > 0:
+        print(f"Spalte '{col}' hat {missing_count} Einträge mit '?'")
--- a/extracted_cells/cell8.py
+++ b/extracted_cells/cell8.py
@ -0,0 +1,13 @@
+# Ersetzen von '?' durch NaN und dann durch den häufigsten Wert
+df_clean = df.copy()
+
+for col in df_clean.columns:
+    if df_clean[col].dtype == 'object':
+        # Ersetze '?' durch NaN
+        df_clean[col] = df_clean[col].replace('?', np.nan)
+        
+        # Ersetze NaN durch den häufigsten Wert
+        most_frequent = df_clean[col].mode()[0]
+        df_clean[col] = df_clean[col].fillna(most_frequent)
+
+df_clean.head(10)
--- a/extracted_cells/cell9.py
+++ b/extracted_cells/cell9.py
@ -0,0 +1,20 @@
+# Kategorische Variablen in numerische umwandeln
+categorical_cols = df_clean.select_dtypes(include=['object']).columns
+print("Kategorische Spalten:", categorical_cols.tolist())
+
+# Label Encoding für die Zielvariable
+label_encoder = LabelEncoder()
+df_clean['income_encoded'] = label_encoder.fit_transform(df_clean['income'])
+print("\nLabel Encoding für 'income':")
+for i, label in enumerate(label_encoder.classes_):
+    print(f"{label} -> {i}")
+
+# One-Hot Encoding für kategorische Variablen (außer der Zielvariable)
+categorical_cols = categorical_cols.drop('income')
+df_encoded = pd.get_dummies(df_clean, columns=categorical_cols, drop_first=False)
+
+
+print("\nNeue Spalten durch One-Hot Encoding:")
+print(df_encoded.columns[:10].tolist())
+
+print("\nDatensatz nach Vorverarbeitung:", df_encoded.shape)
--- a/output/Confusions_Matrix.png
+++ b/output/Confusions_Matrix.png
--- a/output/Feature_Importance.png
+++ b/output/Feature_Importance.png
--- a/output/LIME_Erklaerung_mit_Tabelle.png
+++ b/output/LIME_Erklaerung_mit_Tabelle.png
--- a/output/LIME_Erklärung.png
+++ b/output/LIME_Erklärung.png
--- a/output/LIME_Genauigkeit_Features.png
+++ b/output/LIME_Genauigkeit_Features.png
--- a/output/LIME_Vergleihc_Vorhersage.png
+++ b/output/LIME_Vergleihc_Vorhersage.png
--- a/output/Lime_Varianz_Features.png
+++ b/output/Lime_Varianz_Features.png
--- a/output/Random_Forest_Tree_Example.png
+++ b/output/Random_Forest_Tree_Example.png
--- a/output/Verteilung_Einkommensklassen.png
+++ b/output/Verteilung_Einkommensklassen.png
--- a/output/daten_uebersicht.png
+++ b/output/daten_uebersicht.png
--- a/output/lime_accuracy.png
+++ b/output/lime_accuracy.png
--- a/output/lime_accuracy_vs_features.png
+++ b/output/lime_accuracy_vs_features.png
--- a/output/lime_consistency.png
+++ b/output/lime_consistency.png
--- a/output/lime_feature_importance.png
+++ b/output/lime_feature_importance.png
--- a/output/lime_fidelity.png
+++ b/output/lime_fidelity.png
--- a/output/lime_stability.png
+++ b/output/lime_stability.png
--- a/output/surrogate_accuracy.png
+++ b/output/surrogate_accuracy.png
--- a/output/surrogate_accuracy_consistency.png
+++ b/output/surrogate_accuracy_consistency.png
--- a/output/surrogate_feature_consistency.png
+++ b/output/surrogate_feature_consistency.png
--- a/outputlime_prediction_comparison.png
+++ b/outputlime_prediction_comparison.png
--- a/sample_data/adult_census_income/adult.csv
+++ b/sample_data/adult_census_income/adult.csv
--- a/slides/_extensions/grantmcdermott/clean/_extension.yml
+++ b/slides/_extensions/grantmcdermott/clean/_extension.yml
@ -0,0 +1,13 @@
+title: clean
+author: Grant McDermott
+version: 1.3.0
+quarto-required: ">=1.3.0"
+contributes:
+  formats:
+    revealjs:
+      theme: [default, clean.scss]
+      menu:
+        side: left
+      slide-number: true
+      date-format: long
+
--- a/slides/_extensions/grantmcdermott/clean/clean.scss
+++ b/slides/_extensions/grantmcdermott/clean/clean.scss
@ -0,0 +1,351 @@
+/*-- scss:defaults --*/
+
+// Custom colours and variables
+
+$jet: #131516;
+$accent: #107895;
+$accent2: #9a2515;
+// $accent2: #e64173;
+$right-arrow: "\2192"; // Unicode character for right arrow
+
+// fonts
+
+/*
+Note: This theme uses the Roboto font family, which it imports from Google
+  Fonts to ensure consistent weighting in addition to availability. While
+  you can use a local installation of Roboto, this is generally not 
+  recommended since the weighting will likely be wrong (probably too
+  light). OTOH, importing from Google Fonts can cause some issues in
+  certain secure environments due the external CDN (see:
+  https://github.com/grantmcdermott/quarto-revealjs-clean/issues/7). If
+  that's the case for you, simply comment out the `@import url(...)` line
+  below and it will default for the default Sans Serif font on your system
+  (e.g., Helvetica on a Mac). Circling back to the earlier point about
+  preserving consistent font weights, you may also wish to remove "Roboto"
+  from the choice set if the family is installed locally.
+*/
+@import url('https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto:200,200i,300,300i,350,350i,400,400i&display=swap');
+
+$font-family-sans-serif: "Roboto", sans-serif !default;
+$presentation-heading-font: "Roboto", sans-serif !default;
+
+$presentation-heading-color: $jet !default;
+$presentation-heading-font-weight: lighter;
+//$presentation-heading-line-height: 2;
+//$presentation-block-margin: 28px;
+$presentation-font-size-root: 32px;
+
+// colors
+//$body-bg: #f0f1eb !default;
+$body-color: $jet !default;
+$link-color: $accent !default;
+$selection-bg: #26351c !default;
+
+
+/*-- scss:rules --*/
+
+.reveal a {
+  line-height: 1.5em;
+}
+
+.reveal p {
+  // font-weight: 300;
+  font-weight: lighter;
+  margin-top: 1.25em;
+}
+
+// title and headings
+
+#title-slide {
+  text-align: left;
+
+  .title {
+    color: $body-color;
+    font-size: 1.4em;
+    // font-weight: 350;
+    font-weight: lighter;
+  }
+
+  .subtitle {
+    color: $accent;
+    font-style: italic;
+    margin-top: 0em;
+    font-weight: lighter;
+  }
+
+  .institute,
+  .quarto-title-affiliation,
+  .quarto-title-author-email {
+    font-style: italic;
+    // font-size: 80%;
+    // color: #7F7F7F;
+  }
+
+  .author,
+  .quarto-title-author-name {
+    color: $body-color;
+  }
+
+  .quarto-title-authors {
+    display: flex;
+    justify-content: left;
+
+    .quarto-title-author {
+      padding-left: 0em;
+      padding-right: 0em;
+      width: 100%;
+    }
+  }
+
+}
+
+
+.reveal h2 {
+  // font-weight: 350;
+  font-weight: lighter;
+  font-size: 1.4em;
+}
+
+.reveal h3 {
+  color: $accent;
+  font-style: italic;
+  // font-weight: 350;
+  font-weight: lighter;
+  font-size: 0.95em;
+}
+
+.reveal h4 {
+  color: $accent2;
+  // font-weight: 350;
+  font-weight: normal;
+  margin-top: 1.25em;
+}
+
+// alerts etc.
+
+.alert {
+  color: $accent2;
+}
+
+.fg {
+  color: var(--col, $jet);
+}
+
+.bg {
+  background-color: var(--col, #fff);
+  padding: 0.1em;
+  border-radius: 5px;
+  display: inline-block;
+}
+
+// lists
+
+// Unordered lists
+
+.reveal ul {
+  // font-weight: 300;
+  font-weight: lighter;
+  padding-left: 16px;
+
+  li::marker {
+    color: mix($accent, white, 70%);
+  }
+}
+
+.reveal ul ul {
+  list-style: none;
+
+  li:before {
+    content: $right-arrow;
+    color: mix($accent, white, 60%);
+    display: inline-block;
+    width: 1em;
+    margin-left: -1em;
+    margin-right: 0.5em;
+  }
+}
+
+// Ordered lists
+
+.reveal ol {
+  // font-weight: 300;
+  font-weight: lighter;
+  padding-left: 16px;
+
+  li::marker {
+    color: $accent;
+  }
+}
+
+// Move "hamburger" menu button to top right
+
+.reveal .slide-menu-button {
+  position: fixed;
+  top: 6px;
+  right: 0;
+  display: flex;
+  justify-content: flex-end;
+  align-items: flex-start;
+  pointer-events: none;
+}
+
+.reveal .slide-menu-button > * {
+  pointer-events: auto;
+}
+
+// Same for chalkboard buttons (with an offset)
+
+.reveal .slide-chalkboard-buttons {
+  position: fixed;
+  top: 12px;
+  right: 24px;
+  display: flex;
+  justify-content: flex-end;
+  align-items: flex-start;
+  pointer-events: none;
+}
+
+.reveal .slide-chalkboard-buttons > * {
+  pointer-events: auto;
+}
+
+// Logo to the bottom-left
+.slide-logo {
+  display: block !important;
+  position: fixed !important;
+  bottom: 0 !important;
+  left: 10px !important;
+  max-width: 150px; // Adjust if necessary
+  max-height: 50px;
+  width: auto !important;
+  color: $body-color !important;
+}
+
+// Also need to enforce slide numbers at bottom-right (if logo is present)
+.slide-number, .reveal.has-logo .slide-number {
+  bottom: 6px !important;
+  right: 10px !important;
+  top: unset !important;
+  color: #777777 !important;
+}
+
+// Beamer-style button link environment
+
+.button {
+  display: inline-block;
+  padding: 6px 12px;
+  margin-bottom: 0;
+  font-size: 14px;
+  font-weight: 400;
+  line-height: 1.42857143;
+  text-align: center;
+  white-space: nowrap;
+  vertical-align: middle;
+  cursor: pointer;
+  background-color: $accent;
+  border: 1px solid $accent;
+  color: #fff !important;
+  text-decoration: none;
+  border-radius: 4px;
+  transition: all 0.2s ease-in-out;
+}
+
+.button:hover {
+  background-color: #0056b3;
+  border-color: #0056b3;
+}
+
+.button::before {
+  content: "▶";
+  margin-right: 5px;
+}
+
+// tables
+
+.reveal table {
+  // height: auto; /* Adjust table width to fit content up to the available slide space */
+  margin: auto;
+  border-collapse: collapse;
+  border-spacing: 0;
+  font-size: 0.8em;
+}
+
+.reveal table th,
+.reveal table td {
+  border: none; /* Remove internal row lines */
+  padding: .23em; /* Adjust padding as needed */
+  text-align: left; /* Adjust text alignment as needed */
+  font-weight: lighter; /* Lighter font weight for main table text */
+}
+
+/* Adds a bottom border to the table header row for distinction */
+.reveal table thead th,
+.reveal .slides table tr:last-child td,
+.reveal .slides table {
+  border-bottom: 2px solid #D3D3D3; /* Dark grey color for the bottom border */
+}
+
+/* Make column headers bold */
+.reveal table thead th {
+  font-weight: bold;
+}
+
+/* Styling table captions */
+.reveal table caption {
+  color: #666666; /* Dark grey color for the caption */
+  font-variant: small-caps; /* Use small caps for the caption text */
+}
+
+// Special catch for etable environment to ensure these table images
+// don't overflow the slide.
+// See: https://lrberge.github.io/fixest/articles/etable_new_features.html
+
+.etable {
+  width: 100%;
+  height: calc(100% - 3em); /* Adjust 3em based on the height of your header, if necessary */
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  justify-content: center;
+}
+
+.etable img {
+  max-width: 100%;
+  max-height: 100%;
+  width: auto;
+  height: auto;
+  object-fit: contain;
+}
+
+// Change the relative widths of `output-location: column`. 
+// See: https://github.com/grantmcdermott/quarto-revealjs-clean/pull/16
+// Example usage:
+// ```{python}
+// #| echo: true
+// #| output-location: column
+// #| classes: columns3070
+// <code>
+// ```
+.reveal .columns3070 > div.column:first-child {
+  width: 30%;
+}
+.reveal .columns3070 div.column:not(:first-child) {
+  width: 70%;
+}
+.reveal .columns7030 > div.column:first-child {
+  width: 70%;
+}
+.reveal .columns7030 div.column:not(:first-child) {
+  width: 30%;
+}
+.reveal .columns4060 > div.column:first-child {
+  width: 40%;
+}
+.reveal .columns4060 div.column:not(:first-child) {
+  width: 60%;
+}      
+.reveal .columns6040 > div.column:first-child {
+  width: 60%;
+}
+.reveal .columns6040 div.column:not(:first-child) {
+  width: 40%;
+}      
--- a/slides/_extensions/metropolis-theme/_extension.yml
+++ b/slides/_extensions/metropolis-theme/_extension.yml
@ -0,0 +1,7 @@
+title: Quarto Metropolis Theme
+author: Patrick Schratz
+version: 1.0.0
+contributes:
+  formats:
+    revealjs:
+      theme: metropolis.scss
--- a/slides/_extensions/metropolis-theme/metropolis.scss
+++ b/slides/_extensions/metropolis-theme/metropolis.scss
@ -0,0 +1,218 @@
+/*-- scss:defaults --*/
+
+// fonts
+@import url(https://fonts.googleapis.com/css?family=Fira+Sans:300,300i,400,400i,500,500i,700,700i);
+@import url(https://cdn.rawgit.com/tonsky/FiraCode/1.204/distr/fira_code.css);
+@import url("https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto+Mono|JetBrains+Mono&display=swap");
+@import url("https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto:300,400,500,700&display=swap");
+
+$font-family-sans-serif: "Roboto", "Fira Sans", "Droid Serif", serif !default;
+$font-family-monospace: "JetBrains Mono", "Fira Code", monospace;
+$presentation-font-size-root: 32px;
+$presentation-line-height: 1.5em;
+$presentation-heading-font-weight: 400;
+
+// colors
+$body-bg: #fafafa !default;
+$body-color: #000 !default;
+// $link-color: #EB811B !default;
+$selection-bg: #26351c;
+
+// headings
+// $presentation-heading-font: "Palatino Linotype", "Book Antiqua", Palatino,
+//   FreeSerif, serif !default;
+// $presentation-heading-color: #383d3d !default;
+
+/*-- scss:rules --*/
+
+.reveal a {
+	line-height: 1.5em;
+	color: #eb811b;
+	font-weight: 300;
+}
+
+.reveal .footer a {
+	color: #eb811b !important;
+}
+
+.reveal p {
+	font-weight: 300;
+}
+
+.reveal .slide ul li,
+.reveal .slide ol li {
+	font-weight: 300;
+}
+
+// maximum height of code blocks before scrolling is used
+.reveal pre.sourceCode code {
+	max-height: 700px; // default 500
+}
+
+// title slide
+.title-slide {
+	background-color: #fafafa;
+	border-top: 80px solid #fafafa;
+}
+
+h1.title {
+	color: #1a292c;
+	font-size: 45px;
+	text-shadow: none;
+	font-weight: 400;
+	text-align: left;
+	margin-left: 15px;
+	padding-top: 80px;
+}
+p.subtitle {
+	// margin-top: -10px;
+	// padding-bottom: -20px;
+	color: #1a292c;
+	text-shadow: none;
+	font-weight: 300;
+	font-size: 40px;
+	text-align: left;
+	margin-left: 15px;
+}
+p.author {
+	color: #1a292c;
+	text-shadow: none;
+	font-weight: 300;
+	font-size: 30px;
+	text-align: left;
+	margin-left: 15px;
+	margin-bottom: -10px;
+	margin-top: 0px;
+}
+
+p.date {
+	color: #1a292c;
+	text-shadow: none;
+	font-weight: 300;
+	font-size: 30px;
+	text-align: left;
+	margin-left: 15px;
+	// margin-bottom: -30px;
+}
+
+p.subtitle:after {
+	content: "";
+	display: block;
+	border: none;
+	background-color: #eb811b;
+	color: #eb811b;
+	height: 1px;
+	margin: 25px 0 25px;
+}
+
+// Section break slide
+hr,
+h1::after {
+	content: "";
+	display: block;
+	border: none;
+	background-color: #eb811b;
+	color: #eb811b;
+	height: 1px;
+	margin: 1em 10px 0 10px;
+}
+
+// Override h1 style for title slide (remove section break slide style)
+hr,
+h1.title::after {
+	content: "";
+	display: block;
+	border: none;
+	background-color: transparent !important;
+	color: transparent !important;
+	height: 0px;
+	margin: 0px !important;
+}
+
+h2::after.title {
+	margin: 10px 15px 35px 0;
+}
+
+.reveal .slide-number a {
+	font-size: 120%;
+	background-color: #fafafa;
+	border-radius: 12px;
+	padding: 5px;
+}
+
+// inline
+.reveal code {
+	font-size: 70%;
+	background-color: #afb8c133;
+	color: #000;
+	padding: 4px;
+	border-radius: 6px;
+}
+
+// code blocks
+.reveal div.sourceCode pre code {
+	font-size: 100%;
+}
+
+// code output
+.reveal pre code {
+	font-size: 100%;
+	padding-top: 15px;
+}
+
+.colored-column {
+	border: 2px solid red;
+	border-radius: 6px !important;
+	padding: 10px;
+	margin: 5px;
+}
+
+.column {
+	// #column;
+	// border: 2px solid red;
+	border-radius: 10px !important;
+	padding: 10px;
+	margin: 5px;
+	// background-color: #ededed;
+	background-color: #eeeeee;
+}
+
+.reveal h2 {
+	background-color: #23373b;
+	padding: 5px 0px 5px 10px;
+	color: #fafafa;
+	border-radius: 12px;
+}
+
+.small-font {
+	font-size: 70%;
+}
+
+iframe {
+	display: block;
+	margin-right: auto;
+	margin-left: auto;
+}
+
+.center {
+	text-align: center;
+}
+
+//
+.reveal .slide-menu-button .fa-bars::before {
+	background-image: url('data:image/svg+xml,<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="16" height="16" fill="rgb(35, 55, 59)" class="bi bi-list" viewBox="0 0 16 16"><path fill-rule="evenodd" d="M2.5 12a.5.5 0 0 1 .5-.5h10a.5.5 0 0 1 0 1H3a.5.5 0 0 1-.5-.5zm0-4a.5.5 0 0 1 .5-.5h10a.5.5 0 0 1 0 1H3a.5.5 0 0 1-.5-.5zm0-4a.5.5 0 0 1 .5-.5h10a.5.5 0 0 1 0 1H3a.5.5 0 0 1-.5-.5z"/></svg>');
+}
+
+.reveal .slide-chalkboard-buttons .fa-easel2::before {
+	padding-bottom: 6px;
+	background-image: url('data:image/svg+xml,<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="16" height="16" fill="rgb(35, 55, 59)" class="bi bi-easel2" viewBox="0 0 16 16"><path fill-rule="evenodd" d="M8 0a.5.5 0 0 1 .447.276L8.81 1h4.69A1.5 1.5 0 0 1 15 2.5V11h.5a.5.5 0 0 1 0 1h-2.86l.845 3.379a.5.5 0 0 1-.97.242L12.11 14H3.89l-.405 1.621a.5.5 0 0 1-.97-.242L3.36 12H.5a.5.5 0 0 1 0-1H1V2.5A1.5 1.5 0 0 1 2.5 1h4.691l.362-.724A.5.5 0 0 1 8 0ZM2 11h12V2.5a.5.5 0 0 0-.5-.5h-11a.5.5 0 0 0-.5.5V11Zm9.61 1H4.39l-.25 1h7.72l-.25-1Z"/></svg>');
+}
+
+.reveal .slide-chalkboard-buttons .fa-brush::before {
+	padding-bottom: 6px;
+	background-image: url('data:image/svg+xml,<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="16" height="16" fill="rgb(35, 55, 59)" class="bi bi-brush" viewBox="0 0 16 16"><path d="M15.825.12a.5.5 0 0 1 .132.584c-1.53 3.43-4.743 8.17-7.095 10.64a6.067 6.067 0 0 1-2.373 1.534c-.018.227-.06.538-.16.868-.201.659-.667 1.479-1.708 1.74a8.118 8.118 0 0 1-3.078.132 3.659 3.659 0 0 1-.562-.135 1.382 1.382 0 0 1-.466-.247.714.714 0 0 1-.204-.288.622.622 0 0 1 .004-.443c.095-.245.316-.38.461-.452.394-.197.625-.453.867-.826.095-.144.184-.297.287-.472l.117-.198c.151-.255.326-.54.546-.848.528-.739 1.201-.925 1.746-.896.126.007.243.025.348.048.062-.172.142-.38.238-.608.261-.619.658-1.419 1.187-2.069 2.176-2.67 6.18-6.206 9.117-8.104a.5.5 0 0 1 .596.04zM4.705 11.912a1.23 1.23 0 0 0-.419-.1c-.246-.013-.573.05-.879.479-.197.275-.355.532-.5.777l-.105.177c-.106.181-.213.362-.32.528a3.39 3.39 0 0 1-.76.861c.69.112 1.736.111 2.657-.12.559-.139.843-.569.993-1.06a3.122 3.122 0 0 0 .126-.75l-.793-.792zm1.44.026c.12-.04.277-.1.458-.183a5.068 5.068 0 0 0 1.535-1.1c1.9-1.996 4.412-5.57 6.052-8.631-2.59 1.927-5.566 4.66-7.302 6.792-.442.543-.795 1.243-1.042 1.826-.121.288-.214.54-.275.72v.001l.575.575zm-4.973 3.04.007-.005a.031.031 0 0 1-.007.004zm3.582-3.043.002.001h-.002z"/></svg>');
+}
+
+.reveal .progress {
+	color: #23373b;
+}
--- a/slides/_extensions/quarto-ext/include-code-files/_extension.yml
+++ b/slides/_extensions/quarto-ext/include-code-files/_extension.yml
@ -0,0 +1,9 @@
+title: Include Code Files
+author: Bruno Beaufils
+version: 1.0.0
+quarto-required: ">=1.2"
+contributes:
+  filters:
+    - include-code-files.lua
+
+
--- a/slides/_extensions/quarto-ext/include-code-files/include-code-files.lua
+++ b/slides/_extensions/quarto-ext/include-code-files/include-code-files.lua
@ -0,0 +1,130 @@
+--- include-code-files.lua – filter to include code from source files
+---
+--- Copyright: © 2020 Bruno BEAUFILS
+--- License:   MIT – see LICENSE file for details
+
+--- Dedent a line
+local function dedent(line, n)
+  return line:sub(1, n):gsub(" ", "") .. line:sub(n + 1)
+end
+
+--- Find snippet start and end.
+--
+--  Use this to populate startline and endline.
+--  This should work like pandocs snippet functionality: https://github.com/owickstrom/pandoc-include-code/tree/master
+local function snippet(cb, fh)
+  if not cb.attributes.snippet then
+    return
+  end
+
+  -- Cannot capture enum: http://lua-users.org/wiki/PatternsTutorial
+  local comment
+  local comment_stop = ""
+  if
+    string.match(cb.attributes.include, ".py$")
+    or string.match(cb.attributes.include, ".jl$")
+    or string.match(cb.attributes.include, ".r$")
+  then
+    comment = "#"
+  elseif string.match(cb.attributes.include, ".o?js$") or string.match(cb.attributes.include, ".css$") then
+    comment = "//"
+  elseif string.match(cb.attributes.include, ".lua$") then
+    comment = "--"
+  elseif string.match(cb.attributes.include, ".html$") then
+    comment = "<!%-%-"
+    comment_stop = " *%-%->"
+  else
+    -- If not known assume that it is something one or two long and not alphanumeric.
+    comment = "%W%W?"
+  end
+
+  local p_start = string.format("^ *%s start snippet %s%s", comment, cb.attributes.snippet, comment_stop)
+  local p_stop = string.format("^ *%s end snippet %s%s", comment, cb.attributes.snippet, comment_stop)
+  local start, stop = nil, nil
+
+  -- Cannot use pairs.
+  local line_no = 1
+  for line in fh:lines() do
+    if start == nil then
+      if string.match(line, p_start) then
+        start = line_no + 1
+      end
+    elseif stop == nil then
+      if string.match(line, p_stop) then
+        stop = line_no - 1
+      end
+    else
+      break
+    end
+    line_no = line_no + 1
+  end
+
+  -- Reset so nothing is broken later on.
+  fh:seek("set")
+
+  -- If start and stop not found, just continue
+  if start == nil or stop == nil then
+    return nil
+  end
+
+  cb.attributes.startLine = tostring(start)
+  cb.attributes.endLine = tostring(stop)
+end
+
+--- Filter function for code blocks
+local function transclude(cb)
+  if cb.attributes.include then
+    local content = ""
+    local fh = io.open(cb.attributes.include)
+    if not fh then
+      io.stderr:write("Cannot open file " .. cb.attributes.include .. " | Skipping includes\n")
+    else
+      local number = 1
+      local start = 1
+
+      -- change hyphenated attributes to PascalCase
+      for i, pascal in pairs({ "startLine", "endLine" }) do
+        local hyphen = pascal:gsub("%u", "-%0"):lower()
+        if cb.attributes[hyphen] then
+          cb.attributes[pascal] = cb.attributes[hyphen]
+          cb.attributes[hyphen] = nil
+        end
+      end
+
+      -- Overwrite startLine and stopLine with the snippet if any.
+      snippet(cb, fh)
+
+      if cb.attributes.startLine then
+        cb.attributes.startFrom = cb.attributes.startLine
+        start = tonumber(cb.attributes.startLine)
+      end
+
+      for line in fh:lines("L") do
+        if cb.attributes.dedent then
+          line = dedent(line, cb.attributes.dedent)
+        end
+        if number >= start then
+          if not cb.attributes.endLine or number <= tonumber(cb.attributes.endLine) then
+            content = content .. line
+          end
+        end
+        number = number + 1
+      end
+
+      fh:close()
+    end
+
+    -- remove key-value pair for used keys
+    cb.attributes.include = nil
+    cb.attributes.startLine = nil
+    cb.attributes.endLine = nil
+    cb.attributes.dedent = nil
+
+    -- return final code block
+    return pandoc.CodeBlock(content, cb.attr)
+  end
+end
+
+return {
+  { CodeBlock = transclude },
+}
--- a/slides/custom.css
+++ b/slides/custom.css
@ -0,0 +1,68 @@
+/* Benutzerdefinierte Schriftart für die gesamte Präsentation */
+.reveal {
+    font-family: 'Roboto', sans-serif;
+  }
+  
+  /* Überschriften */
+  .reveal h1,
+  .reveal h2
+  {
+    padding-bottom: 20px;
+    font-size: 58px;
+  }
+  .reveal h3
+  {
+    font-size: 38px;
+    text-align: left;
+  }
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+  {
+    text-align: center;
+  }
+  .reveal h5
+  {
+    font-size: 30px;
+  }
+  .reveal h6 {
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+  }
+
+    /* Text */
+    .reveal p {
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+    }
+
+    /* Tabellen */
+  .reveal li {
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+  
+  /* Code-Blöcke */
+  .reveal .sourceCode  {
+  font-size: 17px;
+  color: #888;
+  }
+  
+
+  /* Tabellen */
+  table {
+    border-collapse: collapse;
+    border: 1px solid black;
+  }
+  th {
+    background-color: #63bdc2;
+    border: 1px solid black;
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+  
+  td {
+    border: 1px solid black;
+    font-size: 15px;
+  }
+
+  
+
+
+  /* Importiere die Schriftarten von Google Fonts */
+  @import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Roboto:wght@300;400;500&family=Montserrat:wght@500;600&family=Fira+Code&display=swap');
--- a/slides/img/Anwendungszwecke.jpg
+++ b/slides/img/Anwendungszwecke.jpg
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+++ b/slides/slides.qmd
@ -0,0 +1,914 @@
+---
+title: "Explainable AI"
+subtitle: "LIME & RBE auf Random Forest <br> mit Adult Census Datensatz"
+filters:
+   - include-code-files
+date: today
+date-format: "D.M.YYYY"
+format: 
+    revealjs:
+        incremental: true
+        slide-number: c
+        css: custom.css
+        footer: "Mario, Jan, Nick, Andi, Sebastian, Paul | TINF22B3 | Explainable AI "
+---
+
+# Datensatz
+Analyse der Daten  
+
+## Adult Census Datensatz
+
+- Enthält demografische Informationen aus der US-Volkszählung
+- Soll Einkommen einer Person vorhersagen (<|>50000$ pro Jahr)
+
+
+## Datensatzauswahl
+- Gut strukturiert und saubere Daten
+- Weit verbreiteter Benchmark in der Forschung und im maschinellen Lernen --> wird in vielen Studien verwendet
+- Vielfalt der Variablen Typen --> enthält sowohl kategorische als auch numerische Variablen
+- Realistisches Datenset --> gut geeignet für praxisnahe Anwendungen 
+
+:::{.notes}
+
+1. Gut strukturierte und saubere Daten
+Der Datensatz enthält strukturierte, tabellarische Daten mit klar definierten Spalten.
+Fehlende Werte sind begrenzt, sodass weniger Datenbereinigung erforderlich ist.
+2. Klassifikationsproblem für Machine Learning
+Zielvariable: Einkommen (über oder unter 50.000 USD jährlich).
+Ideal für binäre Klassifikationsmodelle (z. B. Logistic Regression, Decision Trees, Random Forests, Neural Networks).
+3. Vielfältige Feature-Typen
+Beinhaltet sowohl kategorische (z. B. Beruf, Geschlecht, Bildungsniveau) als auch numerische (z. B. Alter, Arbeitsstunden pro Woche) Variablen.
+Ermöglicht das Testen verschiedener Feature-Engineering-Methoden.
+4. Ein realistisches Datenset
+Reale demografische und sozioökonomische Daten aus der US-Volkszählung (1994).
+Praktisch für praxisnahe Anwendungen wie Sozialforschung, Wirtschaftsanalyse oder politische Entscheidungsfindung.
+5. Gut dokumentiert & weit verbreitet
+Häufig verwendet in Tutorials, Forschungsarbeiten und Kaggle-Wettbewerben.
+Viele Ressourcen und Beispielcodes verfügbar.
+6. Ideal für Fairness- und Bias-Analysen
+Der Datensatz enthält sensible Merkmale wie Geschlecht und Ethnie.
+Eignet sich für Studien zur Diskriminierung und Fairness von Algorithmen.
+
+:::
+
+## Enthaltene Daten im Datensatz {.smaller}
+
+| Column Name | Data Type |
+|------------|-----------|
+| age | int64 |
+| workclass | object |
+| fnlwgt | int64 |
+| education | object |
+| education.num | int64 |
+| marital.status | object |
+| occupation | object |
+| relationship | object |
+| race | object |
+| sex | object |
+| capital.gain | int64 |
+| capital.loss | int64 |
+| hours.per.week | int64 |
+| native.country | object |
+| income | object |
+
+
+:::{.notes}
+1. age (numerisch)
+Alter der Person (in Jahren).
+2. workclass (kategorisch)
+Art der Anstellung der Person.
+Private (privatwirtschaftlich)
+Self-emp-not-inc (selbstständig, aber nicht als Unternehmen)
+Self-emp-inc (selbstständig mit Unternehmen)
+Government (staatliche Anstellung: Local, State, Federal)
+Without-pay (ohne Bezahlung)
+Never-worked (nie gearbeitet)
+3. fnlwgt (numerisch)
+Final weight: Gewichtungsfaktor für Hochrechnungen in der Volkszählung -> gibt an wie viele Menschen mit ähnlichen Merkmalen in der Gesamtbevölkerung durch diese einzelne Person repräsentiert werden
+Wird meist für ML-Modelle nicht genutzt. --> für unseren Datensatz normalerweise nicht wichtig aber da wir eine Gewichtung machen
+4. education (kategorisch)
+Bachelors (Bachelor-Abschluss)
+Masters (Master-Abschluss)
+Doctorate (Promotion)
+5. education.num (numerisch)
+9 (High School)
+16 (Promotion)
+6. marital.status (kategorisch)
+Familienstand der Person.
+Married (verheiratet)
+Divorced (geschieden)
+Never-married (nie verheiratet)
+Separated (getrennt lebend)
+Widowed (verwitwet)
+7. occupation (kategorisch)
+Beruf der Person.
+8. relationship (kategorisch)
+Beziehung zur Familie im Haushalt.
+Husband (Ehemann)
+Wife (Ehefrau)
+Own-child (eigenes Kind)
+Unmarried (unverheiratet)
+9. race (kategorisch)
+Ethnische Zugehörigkeit der Person.
+White (weiß)
+Black (schwarz)
+Asian-Pac-Islander (asiatisch-pazifische Herkunft)
+10. sex (kategorisch)
+Geschlecht der Person.
+Werte: Male (männlich), Female (weiblich)
+11. capital.gain (numerisch)
+Kapitalgewinne (z. B. durch Investitionen).
+12. capital.loss (numerisch)
+Kapitalverluste (z. B. aus Investitionen).
+13. hours.per.week (numerisch)
+Durchschnittliche Arbeitsstunden pro Woche.
+14. native.country (kategorisch)
+Herkunftsland der Person.
+15. income (Zielvariable, kategorisch)
+Einkommensklasse der Person.
+<=50K (Jahreseinkommen ≤50.000 USD)
+>50K (Jahreseinkommen >50.000 USD)
+
+:::
+
+## Analyse des Datensatzes {.smaller}
+ - Datensatzgröße
+ - Anzahl und Art der Datentypen
+ - Fehlende Werte in den einzelnen Spalten 
+ - Statistische Zusammenfasung 
+
+. . .
+
+```{python}
+import pandas as pd
+
+# Daten einlesen
+df = pd.read_csv("../sample_data/adult_census_income/adult.csv")
+df.describe()
+```
+
+
+## Prozentuale Verteilung der Personen im Datensatz
+
+![](img/Verteilung_Einkommensklassen.png){height=500 fig-align="center"}
+
+
+# Datenvorverarbeitung
+Auffüllen von fehlenden Werten, Umwandlung von Variablen
+
+## Überprüfung auf fehlende oder ungültige Werte
+
+```{python}
+#| echo: true
+# Überprüfen auf fehlende Werte oder '?'
+for col in df.columns:
+    missing_count = df[df[col] == '?'].shape[0]
+    if missing_count > 0:
+        print(f"Spalte '{col}' hat {missing_count} Einträge mit '?'")
+```
+
+## Ersetzung von fehlenden/ ungültigen Werten (vorher) {.smaller}
+```{python}
+df.iloc[:5, :7]
+```
+
+## Ersetzung von fehlenden/ ungültigen Werten (nachher){.smaller}
+
+```{python}
+import numpy as np
+
+# Ersetzen von '?' durch NaN und dann durch den häufigsten Wert
+df_clean = df.copy()
+
+for col in df_clean.columns:
+    if df_clean[col].dtype == 'object':
+        # Ersetze '?' durch NaN
+        df_clean[col] = df_clean[col].replace('?', np.nan)
+        
+        # Ersetze NaN durch den häufigsten Wert
+        most_frequent = df_clean[col].mode()[0]
+        df_clean[col] = df_clean[col].fillna(most_frequent)
+
+
+df_clean.iloc[:5, :7]
+```
+
+## Umwandlung der Variablen 
+
+- Von Katergorischen Variablen zu Numerischen 
+- Beispiel Geschlecht: 
+    - Mann -> 1
+    - Frau -> 0
+
+- Wird benötigt um mit dem Datensatz weiter zu arbeiten zu können -> ML-Modelle benötigen numerische Werte um sinnvolle Berechnungen 
+durchführen zu können
+
+
+# ML-Modell
+Auswahl, Beschreibung, Hyperparameter, Güte
+
+## Auswahl eines geeigneten Modells 
+
+<br>
+
+| Kriterium                         | Unsere Situation                              |
+|-                                  |--                                             |
+| Art der Daten                     | Strukturiert                                  |
+| Datenmenge                        | ~32.500 Einträge                              |
+| Komplexität                       | 13-dimensionale Daten --> eher komplex        |
+| Ziel und Art der Klassifizierung  | Binäre Klassifizierung (>/< 50.000$ Einkommen)|
+
+<br>
+
+--> Gute Voraussetzungen für **Random Forest**
+
+:::{.notes}
+Außerdem:
+
+- Rechenressourcen
+- Zeit für Training
+:::
+
+
+## Random Forest
+
+- **Ensemble-Learning-Verfahren**, bestehend aus vielen Entscheidungsbaummodellen (bei uns 100 Bäume)
+- **Training:** Jeder Baum wird auf zufälliger Teilmenge der Daten und zufälliger Teilmenge der Features trainiert
+- **Vorhersagen:** Ergebnisse aller Bäume werden aggregiert, um eine finale Vorhersage zu erhalten
+- Keine Aktivierungsfunktionen oder Layer
+
+:::{.notes}
+- **Ensemble Learning**: Mehrere verschiedene Lernalgorithmen, um bessere Ergebnisse zu erhalten als mit einem einzelnen Lernalgorithmus
+- Gute Leistung bei verschiedenen Arten von Daten
+- Robustheit gegenüber Overfitting
+- Fähigkeit, mit fehlenden Werten und kategorischen Variablen umzugehen
+- **Eingebaute Feature Importance**
+- **Aktivierungsfunktionen:** Entscheidungsbäume, basieren auf Regeln und Splits, ohne mathematische Aktivierungsfunktionen.
+- **Layers:** Es gibt keine Schichten (Layers) im klassischen Sinne, wie bei neuronalen Netzwerken. Jeder Baum ist ein eigenständiger Klassifikator.
+:::
+
+## Random Forest {background-image="img/Random_Forest_Tree_Example.png"}
+
+
+## Hyperparameter
+
+> *Parameter, die vor dem Training festgelegt werden müssen*
+
+| Hyperparameter    | Bedeutung   |
+|-                  |--           |
+| n_estimators      | Anzahl an Bäumen         |
+| max_depth         | Maximale Tiefe eines Baumes        |
+| min_samples_split | Mindestanzahl an Samples, um ein Split durchzuführen           |
+| min_samples_leaf  | Mindestanzahl an Samples in einem Blatt           |
+
+## Hyperparameter-Tuning {.smaller}
+
+> *Optimierung der Hyperparameter, um die Modellgüte zu verbessern*
+
+```{.python include="../extracted_cells/cell15.py" 
+    code-line-numbers="|2-7|10-11|15"
+    end-line=15}
+```
+. . .
+
+```json
+{
+    'max_depth': None, 
+    'min_samples_leaf': 2, 
+    'min_samples_split': 2, 
+    'n_estimators': 100
+}
+```
+
+## Hyperparameter-Tuning {.smaller}
+```{.python include="../extracted_cells/cell15.py" 
+    code-line-numbers="2-7,10-11,15|18,21|24-27"
+    end-line=27}
+```
+
+## Modellgüte {.smaller auto-animate=true}
+:::{.notes}
+- **Accuracy**: Anteil der korrekt klassifizierten Instanzen
+- **Precision**: Anteil der als positiv klassifizierten Instanzen, die tatsächlich positiv sind
+- **Recall**: Anteil der tatsächlich positiven Instanzen, die als positiv klassifiziert wurden
+- **F1-Score**: Harmonisches Mittel aus Precision und Recall
+:::
+
+```{.json code-line-numbers="|2|3|4|5"}
+{
+  'Accuracy': 0.8607,
+  'Precision': 0.7613,
+  'Recall': 0.6142,
+  'F1 Score': 0.6798
+}
+```
+
+. . .
+
+**Konfusionsmatrix**
+
+. . .
+
+![](img/Confusions_Matrix.png){width=50%}
+
+
+## Konfusionsmatrix {auto-animate=true}
+
+![](img/Confusions_Matrix.png)
+
+:::{.notes}
+- (oben links) Tatsächlich sind die meisten weniger als 50K und auch richtig vorhergesagt
+- (unten rechts) Zweitgrößte Gruppe: Mehr als 50k und auch so vorhergesagt
+- (unten links) Drittgrößte Gruppe: Eigentlich mehr als 50k aber als weniger vorhergesagt
+- (oben rechts) Kleinste Gruppe: Tatsächlich weniger als 50k aber als mehr vorhergesagt
+:::
+
+## Feature Importances
+
+> *Metrik, wie viel ein Feature zur Vorhersage des Modells beiträgt*
+
+![](img/Feature_Importance.png){width=80%}
+
+
+# LIME {visibility="uncounted"}
+Local Interpretable Model-agnostic Explanations
+
+## 1. Grundprinzip:
+- LIME erklärt einzelne Vorhersagen eines beliebigen ML-Modells
+- Es arbeitet modellunabhängig (model-agnostic)
+- Erzeugt lokale, interpretierbare Erklärungen für einzelne Vorhersagen
+
+## 2. Funktionsweise im Detail:
+
+### Ausgangssituation:
+
+- Ein trainiertes ML-Modell liegt vor
+- Eine spezifische Vorhersage soll erklärt werden
+- Das Original-Modell wird als "Black Box" behandelt
+
+## 2. Funktionsweise im Detail:
+
+### Prozessschritte:
+
+- Sampling um den Datenpunkt:
+  - Erzeugt synthetische Samples in der Nachbarschaft des zu erklärenden Datenpunkts
+  - Verwendet Perturbationen (kleine Änderungen) der Original-Features
+
+- Gewichtung der Samples:
+  - Näher liegende Samples erhalten höhere Gewichte
+
+
+## 2. Funktionsweise im Detail:
+
+### Prozessschritte:
+
+- Feature-Transformation:
+  - Konvertiert die Daten in ein interpretierbares Format
+  - Bei Texten z.B. Umwandlung in binäre Features (Wort vorhanden/nicht vorhanden)
+
+- Training eines einfachen Modells:
+  - typischer weise durch lineare Regression
+  - Verwendet die gewichteten Samples
+  - Optimiert auf lokale Genauigkeit
+  - damit man ein leicht Interpretierbares Modell bekommt
+
+## 2. Funktionsweise im Detail:
+
+Extraktion der Erklärung:
+
+![](.\img\LIME_Erklärung.png){width=80% fig-align="center"}
+
+
+:::{.notes}
+Hier sind zwei Beispiele wie die Erklärung von LIME extrahiert werden kann.
+Einmal als Grafik durch ein Balkendiagramm und einmal als Tabelle.
+Roter Bereich: Je größer der Rote Bereich, je geringer wird die Chance mehr als 50k zu bekommen
+Grüner Bereich: Je größer der Grüne Bereich, je größer wird die Chance mehr als 50k zu bekommen
+:::
+
+## 3. Wichtige Eigenschaften: {.smaller}
+
+- Lokalität:
+  - Fokussiert sich auf lokale Umgebung der zu erklärenden Instanz
+  - Erzeugt keine globalen Erklärungen für das gesamte Modell
+
+- Interpretierbarkeit:
+  - Nutzt einfache, verständliche Modelle für Erklärungen
+  - Meist lineare Modelle oder Entscheidungsbäume
+
+- Modell-Agnostik:
+  - Funktioniert mit jedem ML-Modell
+  - Benötigt nur Zugriff auf Vorhersagefunktion
+
+## 4. Vorteile und Grenzen: {.smaller}
+:::{.notes}
+LIME ist instabil, bedeuted das wenn man LIME zweimal ausführen würde, kann es sein das es nicht auf das gleiche Ergebnis kommt, sondern die Gewichtung anders verteilt.
+:::
+
+- Vorteile:
+    - Flexibel einsetzbar
+    - Intuitiv verständliche Erklärungen
+    - Unterstützt verschiedene Datentypen
+
+- Grenzen:
+  - Nur lokale Erklärungen
+  - Sampling kann rechenintensiv sein
+  - LIME ist instabil
+
+- LIME ist besonders nützlich, wenn man:
+  - Einzelne Vorhersagen verstehen möchten
+  - Mit komplexen Modellen arbeitet
+  - Modelle debuggen oder verbessern will
+
+
+## LIME Anwendungsszenarien
+::: {.nonincremental}
+**Medizinische Diagnostik und Gesundheitswesen**
+
+- Krebsdiagnose: Erklärung, welche Merkmale in medizinischen Bildern zu einer Krebsdiagnose beitragen
+:::
+
+## LIME Anwendungsszenarien
+::: {.nonincremental}
+**Medizinische Diagnostik und Gesundheitswesen**
+
+- Krebsdiagnose: Erklärung, welche Merkmale in medizinischen Bildern zu einer Krebsdiagnose beitragen
+
+**Finanzwesen und Kreditvergabe**
+
+- Kreditwürdigkeitsprüfung: Transparente Begründung für Kreditablehnungen oder -genehmigungen
+- Betrugserkennung: Erklärung, warum bestimmte Transaktionen als verdächtig eingestuft werden
+:::
+
+## LIME Anwendungsszenarien
+::: {.nonincremental}
+**Medizinische Diagnostik und Gesundheitswesen**
+
+- Krebsdiagnose: Erklärung, welche Merkmale in medizinischen Bildern zu einer Krebsdiagnose beitragen
+
+**Finanzwesen und Kreditvergabe**
+
+- Kreditwürdigkeitsprüfung: Transparente Begründung für Kreditablehnungen oder -genehmigungen
+- Betrugserkennung: Erklärung, warum bestimmte Transaktionen als verdächtig eingestuft werden
+
+**Personalabteilung und Recruiting**
+
+- Bewerberselektion: Erklärung, welche Qualifikationen oder Fähigkeiten bei der Kandidatenauswahl entscheidend waren
+:::
+
+
+## LIME Berechnungskosten
+
+LIME skaliert:
+
+::: {.nonincremental}
+- Linear mit der Anzahl der Samples (N)
+- Quadratisch bis kubisch mit der Anzahl der Features (D)
+- Linear mit der Komplexität des zu erklärenden Modells M(D)
+:::
+
+Komplexität in BigO Notation:
+
+::: {.nonincremental}
+- **O(N × M(D))**, wenn das zu erklärende Modell komplex ist
+- **O(N × D²)**, wenn das lineare Modell der rechenintensivste Teil ist
+:::
+
+
+:::{.notes}
+**Große Datensätze generell Machbar**
+- Dürfen nur nicht zu viele Features haben, das erhöhe stark den Rechenaufwand
+:::
+
+
+
+## Rule Based Explenation
+
+![](img/Komplett.bmp){height=400 fig-align="center"}
+
+:::{.notes}
+- Verfahren wird gefüttert mit
+- Daten und Labels
+
+- Erstellt draus Regeln
+:::
+
+## Detaillierte Erklärung und Funktionsweise
+
+![](img/Neue_Regel.bmp){height=400 fig-align="center"}
+
+::: {.notes}
+- Menschen lernen schneller als Tiere
+- Menschen kommunizieren schneller / besser
+- Vor allem auf Grund von Regeln
+- Satzbau, Erklärungen, Logik
+
+- Hund Sitz beibringen
+- braucht viele iterationen (mit Belohnungen)
+- Mensch kann deutlicher erklären was das Ziel ist
+
+- Regel Basiertes Lernen kommt zum Einsatz
+- Anstatt (unverständlicher) neuronaler Netze
+- oder komplexen mathematischen Modellen
+
+- Verwendung von logischen Rgeln
+- extrahiert aus Daten oder durch Experten definiert
+:::
+
+
+
+## Beispiel Regel
+   
+<br>
+
+> WENN
+
+> Fieber über 38°C
+
+> UND Husten
+
+> DANN Grippe
+
+## Beispiel Regel {.text-align-right}
+
+<br>
+
+> WENN
+
+> capital.gain ≤ 7073.50 UND
+
+> education.num ≤ 12.50 UND
+
+> capital.loss > 2218.50 UND
+
+> DANN Einkommen > 50K
+
+## Vorteile
+- Transparenz: Menschen können Entscheidungen leicht <br> nachvollziehen
+- Überprüfbarkeit: Regeln können durch Experten überprüft <br> und Ausgewertet werden
+- Anpassbarkeit: Vordefinierte Regeln von Experten können <br> mit maschinell erstellten Regeln ergänzt werden
+
+
+![](img/Vorteile.jpg){.absolute top=10 right=10 height="900"}
+
+
+::: {.notes} 
+Transparenz: Menschen können Entscheidungen leicht nachvollziehen
+Überprüfbarkeit: Regeln können durch Experten überprüft werden und Anpassungen vorgenommen werden
+Anpassbarkeit: Vordefinierte Regeln von Experten können mit maschinell erstellten Regeln kombiniert werden
+- (Modellunabhängig)
+:::
+
+## Nachteile/Herausforderungen
+- Skalierbarkeit: komplexen Anwendungsgebiete können eine hohe <br> Anzahl an Regeln schnell erreichen
+- Gereralität: Regeln sind oft domänenspezifisch und benötigen <br> für unterschiedliche Kontexte entsprechend anpassungen
+- Widersprüche: Regeln können zu Widersprüchen untereinander <br> führen und müssen daher angepasst werden
+
+![](img/Nachteile_gespiegelt.jpg){.absolute top=10 right=10 height="900"}
+
+::: {.notes}
+- Skalierbarkeit: In komplexen Anwendungsgebieten können die Anzahl an Regeln schnell sehr hoch werden.
+- Gereralität: Regeln sind oft domänenspezifisch und müssen für unterschiedliche Kontexte entsprechend angepasst werden
+- Widersprüche: Regeln können zu Widersprüchen untereinander führen und müssen daher angepasst werden
+:::
+
+
+## RBE Anwendungsszenarien
+::: {.nonincremental}
+**Medizinische Diagnostik und Gesundheitswesen**
+
+- Diagnostische Systeme: Ärzte benötigen klare Regeln, um Diagnosevorschläge zu verstehen und zu validieren
+:::
+
+:::{.notes}
+
+Medizin / Gesundheitswesen
+
+- **Regeln, warum welche Diagnose vorgeschlagen wurde**
+
+Finanzwesen
+
+- **Regeln, warum Transaktion verdächtig ist**
+- **Regeln, warum Kredit genehmigt / abgelehnt wurde**
+
+Versicherungswesen
+
+- **Regeln, warum Prämien zu stande kommen**
+- **Regeln, warum Schadensansprüche geltend gemacht werden können**
+:::
+
+## RBE Anwendungsszenarien
+::: {.nonincremental}
+**Medizinische Diagnostik und Gesundheitswesen**
+
+- Diagnostische Systeme: Ärzte benötigen klare Regeln, um Diagnosevorschläge zu verstehen und zu validieren
+
+**Versicherungswesen**
+
+- Risikobewertung: Transparente Regeln zur Prämienberechnung
+- Schadenregulierung: Nachvollziehbare Entscheidungskriterien für Schadensansprüche
+:::
+
+:::{.notes}
+
+Medizin / Gesundheitswesen
+
+- **Regeln, warum welche Diagnose vorgeschlagen wurde**
+
+Finanzwesen
+
+- **Regeln, warum Transaktion verdächtig ist**
+- **Regeln, warum Kredit genehmigt / abgelehnt wurde**
+
+Versicherungswesen
+
+- **Regeln, warum Prämien zu stande kommen**
+- **Regeln, warum Schadensansprüche geltend gemacht werden können**
+:::
+
+
+## RBE Anwendungsszenarien
+::: {.nonincremental}
+**Medizinische Diagnostik und Gesundheitswesen**
+
+- Diagnostische Systeme: Ärzte benötigen klare Regeln, um Diagnosevorschläge zu verstehen und zu validieren
+
+**Versicherungswesen**
+
+- Risikobewertung: Transparente Regeln zur Prämienberechnung
+- Schadenregulierung: Nachvollziehbare Entscheidungskriterien für Schadensansprüche
+
+**Finanzwesen und Kreditvergabe**
+
+- Betrugserkennung: Einfach verständliche Regeln zur Identifikation verdächtiger Transaktionen
+- Kreditentscheidungen: Banken müssen Ablehnungen oder Genehmigungen rechtlich begründen können
+:::
+
+:::{.notes}
+
+Medizin / Gesundheitswesen
+
+- **Regeln, warum welche Diagnose vorgeschlagen wurde**
+
+Finanzwesen
+
+- **Regeln, warum Transaktion verdächtig ist**
+- **Regeln, warum Kredit genehmigt / abgelehnt wurde**
+
+Versicherungswesen
+
+- **Regeln, warum Prämien zu stande kommen**
+- **Regeln, warum Schadensansprüche geltend gemacht werden können**
+:::
+
+## RBE Output
+
+```
+|--- marital.status_Married-civ-spouse <= 0.50
+|   |--- capital.gain <= 7073.50
+|   |   |--- education.num <= 12.50
+|   |   |   |--- capital.loss <= 2218.50
+|   |   |   |   |--- hours.per.week <= 40.50
+|   |   |   |   |   |--- Einkommen ≤ 50K
+|   |   |   |   |--- hours.per.week >  40.50
+|   |   |   |   |   |--- Einkommen ≤ 50K
+|   |   |   |--- capital.loss >  2218.50
+|   |   |   |   |--- fnlwgt <= 125450.50
+|   |   |   |   |   |--- Einkommen > 50K
+|   |   |   |   |--- fnlwgt >  125450.50
+|   |   |   |   |   |--- Einkommen ≤ 50K
+```
+
+:::{.notes}
+- Ich zeige euch keinen code aber zumindes den Output solltet ihr mal gesehen haben
+- Als erstes den Decission Tree
+- Und dann gescheit formatiert als Satz
+- Richtigen Code wird später im Notebook vorgestellt
+:::
+
+## RBE Berechnungskosten
+
+RBE skaliert:
+
+::: {.nonincremental}
+- N = Anzahl der Trainingsbeispiele
+- D = Anzahl der Merkmale (Features)
+:::
+
+Komplexität in BigO Notation: **O(N × D × log N)**
+
+
+:::{.notes}
+
+Komplexität zusammengesetzt aus:
+- Training des Surrogate-Modells (DecisionTreeClassifier)
+- Vorhersagen mit dem Random Forest (Referenzmodell)
+- Extraktion der Regeln aus dem Entscheidungsbaum
+- Evaluierung des Surrogate-Modells
+
+**Große Datensätze generell Machbar**
+- Dürfen nur nicht zu viele Features haben, das erhöhe stark den Rechenaufwand
+:::
+
+
+::: {.center}
+## Jetzt wird es Praktisch
+:::
+
+:::{.notes}
+Jetzt das Notebook zeigen und konkret durchgehen
+:::
+
+
+## Vergleich der XAI-Verfahren
+
+- Interpretierbarkeit
+- Modellunabhängigkeit
+- Genauigkeit / Konsistenz
+- Anwendungsszenarien
+
+
+## LIME Interpretierbarkeit
+
+::: {.nonincremental}
+- Leicht verständlich, welche Features relevant waren
+- Auch verständlich Laien
+:::
+
+![](img/LIME_Erklärung.png){height=400 fig-align="center"}
+
+
+:::{.notes}
+**Rote Balken**
+- Features die die Wahrscheinlichkeit von >=50k verringern
+
+**Grüne Balken**
+- Features die die Wahrscheinlichkeit von >=50k erhöhen
+:::
+
+
+## LIME Modellabhängigkeit
+
+::: {.nonincremental}
+- Ist Model-Agnostic
+- Behandelt jedes Modell als Blackbox
+:::
+
+
+:::{.notes}
+Wie in LIME schon beschrieben
+
+L: local
+I: Interpretable
+M: Model Agnostic
+:::
+
+## LIME Konsistenz
+::: {.nonincremental}
+- Die Ergebnisse sind instabil
+- Können aber stark variieren da es auf zufälligen Abänderungen der Daten basiert
+:::
+
+![](img/Lime_Varianz_Features.png){height=400 fig-align="center"}
+
+
+:::{.notes}
+**Wir haben 10 Erklärungen laufen lassen**
+
+- Dann immer die Feature Wichtigkeit verglichen
+- Geringe Varianz: Ähnliche Ergebnisse
+- Hohe Varianz: Unterschiedliche Ergebnisse
+
+=> Wir haben hier die Top 5 mit der größten Varianz => Immernoch gering
+:::
+
+
+## LIME Anwendungsszenarien
+::: {.nonincremental}
+- Medizinische Diagnostik und Gesundheitswesen
+- Finanzwesen und Kreditvergabe
+- Personalabteilung und Recruiting
+:::
+
+:::{.notes}
+**Verständnis einer einzelnen Vorhersage**
+:::
+
+## RBE Interpretierbarkeit
+
+::: {.nonincremental}
+- Regeln Leicht Nachvollziehbar: Wenn-Dann-Struktur von Regeln 
+- Potenziell komplex bei vielen Regeln
+- Auch für Laien Verständlich
+:::
+
+
+:::{.notes}
+1. **Wenn-Dann-Struktur ist leicht zu verstehen, wie man auf Ergebnis kommt**
+2. **Komplex / unübersichtlich wenn man viele Regeln hat**
+3. **Regeln verstehen auch Lian**
+:::
+
+
+## RBE Interpretierbarkeit
+
+Beispiel einer Regel: Vorhersagt > 50K
+
+::: {.nonincremental}
+- *WENN*
+- *capital.gain ≤ 7073.50 UND*
+- *education.num ≤ 12.50 UND*
+- *capital.loss > 2218.50 UND*
+- *DANN Einkommen > 50K*
+:::
+
+
+:::{.notes}
+**Beispielregel für > 50K Einkommen**
+:::
+
+
+## RBE Modellabhängigkeit
+
+::: {.nonincremental}
+- **Inhärent regelbasierte Modelle** (modellabhängig)
+- **Post-hoc regelbasierte Erklärungen** (modellunabhängig)
+:::
+
+Wir verwenden einen: **Surrogate-Entscheidungsbaum**
+
+::: {.nonincremental}
+- Dieser ist modellunabhängig
+:::
+
+:::{.notes}
+
+**Inhärent regelbasierte Modelle** 
+- Diese Modelle sind ihre eigenen Erklärungen - die Regeln sind das Modell.
+
+**Post-hoc regelbasierte Erklärungen** 
+- Diese Ansätze können prinzipiell auf jedes Modell angewendet werden und sind daher modellunabhängig.
+
+
+**Surrogate-Entscheidungsbaum**
+
+- **Post-hoc (Modellunabhängig)**
+- **Bekommt Trainingsdaten und Random Forest Vorhersagen**
+
+Die extrahierten Regeln bieten eine **globale Erklärung des Random Forest-Verhaltens**.
+:::
+
+
+## RBE Genauigkeit & Konsistenz
+
+::: {.nonincremental}
+- Genauigkeit: Wie nahe an Ergebnis von RF
+- Konsistenz: Schwankungen der Genauigkeit
+:::
+
+![](img/surrogate_accuracy.png){height=400 fig-align="center"}
+
+:::{.notes}
+
+Vorgehen:
+
+- **Surrogate-Modell trainiert, sodass es RF-Vorhersagen nachahmt**
+- **Vorhersage von Surrogate-Modell mit RF vergleichen**
+- Berechnen die oft Vorhersagen gleich ist in %
+
+
+Das ganze mit mehreren Baumtiefen
+
+- So finden wir die **optimale Baumtiefe**
+
+
+=> Man sieht **sehr hohe Genauigkeit**
+
+:::
+
+## RBE Anwendungsszenarien
+::: {.nonincremental}
+
+- Medizinische Diagnostik und Gesundheitswesen
+- Finanzwesen und Kreditvergabe
+- Versicherungswesen
+:::
+
+:::{.notes}
+
+**Globlaler Überblick von Entscheidungslogik**
+
+**Wieso Entscheidet das Modell Allgemein**
+
+
+Medizin / Gesundheitswesen
+
+- **Beispiel Schlaganfall**
+
+- => Wir wollen wissen, warum er allgemein zur Diagnose kommt
+:::
+
+
+::: {.center}
+## Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit!
+:::
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--- a/slides/slides_files/figure-typst/cell-5-output-1.svg
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@ -0,0 +1,821 @@
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+     </g>
+     <g id="text_1">
+      <!-- &lt;=50K -->
+      <g transform="translate(153.269531 369.556562) scale(0.1 -0.1)">
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+     <g id="text_2">
+      <!-- &gt;50K -->
+      <g transform="translate(380.659375 369.556562) scale(0.1 -0.1)">
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+      </g>
+     </g>
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+    <g id="text_3">
+     <!-- Einkommen -->
+     <g transform="translate(253.414062 383.234687) scale(0.1 -0.1)">
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+z
+M 1991 3584 
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+z
+" transform="scale(0.015625)"/>
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+Q 947 2416 947 1791 
+Q 947 1169 1205 825 
+Q 1463 481 1925 481 
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+Q 2906 1169 2906 1791 
+z
+M 3481 434 
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+z
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+    </g>
+   </g>
+  </g>
+ </g>
+ <defs>
+  <clipPath id="pd48399ff98">
+   <rect x="59.690625" y="22.318125" width="446.4" height="332.64"/>
+  </clipPath>
+ </defs>
+</svg>
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+++ b/slides/slides_files/libs/clipboard/clipboard.min.js
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+++ b/slides/slides_files/libs/quarto-html/light-border.css
@ -0,0 +1 @@
+.tippy-box[data-theme~=light-border]{background-color:#fff;background-clip:padding-box;border:1px solid rgba(0,8,16,.15);color:#333;box-shadow:0 4px 14px -2px rgba(0,8,16,.08)}.tippy-box[data-theme~=light-border]>.tippy-backdrop{background-color:#fff}.tippy-box[data-theme~=light-border]>.tippy-arrow:after,.tippy-box[data-theme~=light-border]>.tippy-svg-arrow:after{content:"";position:absolute;z-index:-1}.tippy-box[data-theme~=light-border]>.tippy-arrow:after{border-color:transparent;border-style:solid}.tippy-box[data-theme~=light-border][data-placement^=top]>.tippy-arrow:before{border-top-color:#fff}.tippy-box[data-theme~=light-border][data-placement^=top]>.tippy-arrow:after{border-top-color:rgba(0,8,16,.2);border-width:7px 7px 0;top:17px;left:1px}.tippy-box[data-theme~=light-border][data-placement^=top]>.tippy-svg-arrow>svg{top:16px}.tippy-box[data-theme~=light-border][data-placement^=top]>.tippy-svg-arrow:after{top:17px}.tippy-box[data-theme~=light-border][data-placement^=bottom]>.tippy-arrow:before{border-bottom-color:#fff;bottom:16px}.tippy-box[data-theme~=light-border][data-placement^=bottom]>.tippy-arrow:after{border-bottom-color:rgba(0,8,16,.2);border-width:0 7px 7px;bottom:17px;left:1px}.tippy-box[data-theme~=light-border][data-placement^=bottom]>.tippy-svg-arrow>svg{bottom:16px}.tippy-box[data-theme~=light-border][data-placement^=bottom]>.tippy-svg-arrow:after{bottom:17px}.tippy-box[data-theme~=light-border][data-placement^=left]>.tippy-arrow:before{border-left-color:#fff}.tippy-box[data-theme~=light-border][data-placement^=left]>.tippy-arrow:after{border-left-color:rgba(0,8,16,.2);border-width:7px 0 7px 7px;left:17px;top:1px}.tippy-box[data-theme~=light-border][data-placement^=left]>.tippy-svg-arrow>svg{left:11px}.tippy-box[data-theme~=light-border][data-placement^=left]>.tippy-svg-arrow:after{left:12px}.tippy-box[data-theme~=light-border][data-placement^=right]>.tippy-arrow:before{border-right-color:#fff;right:16px}.tippy-box[data-theme~=light-border][data-placement^=right]>.tippy-arrow:after{border-width:7px 7px 7px 0;right:17px;top:1px;border-right-color:rgba(0,8,16,.2)}.tippy-box[data-theme~=light-border][data-placement^=right]>.tippy-svg-arrow>svg{right:11px}.tippy-box[data-theme~=light-border][data-placement^=right]>.tippy-svg-arrow:after{right:12px}.tippy-box[data-theme~=light-border]>.tippy-svg-arrow{fill:#fff}.tippy-box[data-theme~=light-border]>.tippy-svg-arrow:after{background-image:url(data:image/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMTYiIGhlaWdodD0iNiIgeG1sbnM9Imh0dHA6Ly93d3cudzMub3JnLzIwMDAvc3ZnIj48cGF0aCBkPSJNMCA2czEuNzk2LS4wMTMgNC42Ny0zLjYxNUM1Ljg1MS45IDYuOTMuMDA2IDggMGMxLjA3LS4wMDYgMi4xNDguODg3IDMuMzQzIDIuMzg1QzE0LjIzMyA2LjAwNSAxNiA2IDE2IDZIMHoiIGZpbGw9InJnYmEoMCwgOCwgMTYsIDAuMikiLz48L3N2Zz4=);background-size:16px 6px;width:16px;height:6px}
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+++ b/slides/slides_files/libs/quarto-html/popper.min.js
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+++ b/slides/slides_files/libs/quarto-html/quarto-syntax-highlighting-549806ee2085284f45b00abea8c6df48.css
@ -0,0 +1,205 @@
+/* quarto syntax highlight colors */
+:root {
+  --quarto-hl-ot-color: #003B4F;
+  --quarto-hl-at-color: #657422;
+  --quarto-hl-ss-color: #20794D;
+  --quarto-hl-an-color: #5E5E5E;
+  --quarto-hl-fu-color: #4758AB;
+  --quarto-hl-st-color: #20794D;
+  --quarto-hl-cf-color: #003B4F;
+  --quarto-hl-op-color: #5E5E5E;
+  --quarto-hl-er-color: #AD0000;
+  --quarto-hl-bn-color: #AD0000;
+  --quarto-hl-al-color: #AD0000;
+  --quarto-hl-va-color: #111111;
+  --quarto-hl-bu-color: inherit;
+  --quarto-hl-ex-color: inherit;
+  --quarto-hl-pp-color: #AD0000;
+  --quarto-hl-in-color: #5E5E5E;
+  --quarto-hl-vs-color: #20794D;
+  --quarto-hl-wa-color: #5E5E5E;
+  --quarto-hl-do-color: #5E5E5E;
+  --quarto-hl-im-color: #00769E;
+  --quarto-hl-ch-color: #20794D;
+  --quarto-hl-dt-color: #AD0000;
+  --quarto-hl-fl-color: #AD0000;
+  --quarto-hl-co-color: #5E5E5E;
+  --quarto-hl-cv-color: #5E5E5E;
+  --quarto-hl-cn-color: #8f5902;
+  --quarto-hl-sc-color: #5E5E5E;
+  --quarto-hl-dv-color: #AD0000;
+  --quarto-hl-kw-color: #003B4F;
+}
+
+/* other quarto variables */
+:root {
+  --quarto-font-monospace: SFMono-Regular, Menlo, Monaco, Consolas, "Liberation Mono", "Courier New", monospace;
+}
+
+pre > code.sourceCode > span {
+  color: #003B4F;
+}
+
+code span {
+  color: #003B4F;
+}
+
+code.sourceCode > span {
+  color: #003B4F;
+}
+
+div.sourceCode,
+div.sourceCode pre.sourceCode {
+  color: #003B4F;
+}
+
+code span.ot {
+  color: #003B4F;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.at {
+  color: #657422;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.ss {
+  color: #20794D;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.an {
+  color: #5E5E5E;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.fu {
+  color: #4758AB;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.st {
+  color: #20794D;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.cf {
+  color: #003B4F;
+  font-weight: bold;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.op {
+  color: #5E5E5E;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.er {
+  color: #AD0000;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.bn {
+  color: #AD0000;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.al {
+  color: #AD0000;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.va {
+  color: #111111;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.bu {
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.ex {
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.pp {
+  color: #AD0000;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.in {
+  color: #5E5E5E;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.vs {
+  color: #20794D;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.wa {
+  color: #5E5E5E;
+  font-style: italic;
+}
+
+code span.do {
+  color: #5E5E5E;
+  font-style: italic;
+}
+
+code span.im {
+  color: #00769E;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.ch {
+  color: #20794D;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.dt {
+  color: #AD0000;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.fl {
+  color: #AD0000;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.co {
+  color: #5E5E5E;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.cv {
+  color: #5E5E5E;
+  font-style: italic;
+}
+
+code span.cn {
+  color: #8f5902;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.sc {
+  color: #5E5E5E;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.dv {
+  color: #AD0000;
+  font-style: inherit;
+}
+
+code span.kw {
+  color: #003B4F;
+  font-weight: bold;
+  font-style: inherit;
+}
+
+.prevent-inlining {
+  content: "</";
+}
+
+/*# sourceMappingURL=ae99138f4fbc2fb4c9f5e5cd69c22459.css.map */
--- a/slides/slides_files/libs/quarto-html/tabby.min.js
+++ b/slides/slides_files/libs/quarto-html/tabby.min.js
@ -0,0 +1,418 @@
+(function (root, factory) {
+  if (typeof define === "function" && define.amd) {
+    define([], function () {
+      return factory(root);
+    });
+  } else if (typeof exports === "object") {
+    module.exports = factory(root);
+  } else {
+    root.Tabby = factory(root);
+  }
+})(
+  typeof global !== "undefined"
+    ? global
+    : typeof window !== "undefined"
+    ? window
+    : this,
+  function (window) {
+    "use strict";
+
+    //
+    // Variables
+    //
+
+    var defaults = {
+      idPrefix: "tabby-toggle_",
+      default: "[data-tabby-default]",
+    };
+
+    //
+    // Methods
+    //
+
+    /**
+     * Merge two or more objects together.
+     * @param   {Object}   objects  The objects to merge together
+     * @returns {Object}            Merged values of defaults and options
+     */
+    var extend = function () {
+      var merged = {};
+      Array.prototype.forEach.call(arguments, function (obj) {
+        for (var key in obj) {
+          if (!obj.hasOwnProperty(key)) return;
+          merged[key] = obj[key];
+        }
+      });
+      return merged;
+    };
+
+    /**
+     * Emit a custom event
+     * @param  {String} type    The event type
+     * @param  {Node}   tab     The tab to attach the event to
+     * @param  {Node}   details Details about the event
+     */
+    var emitEvent = function (tab, details) {
+      // Create a new event
+      var event;
+      if (typeof window.CustomEvent === "function") {
+        event = new CustomEvent("tabby", {
+          bubbles: true,
+          cancelable: true,
+          detail: details,
+        });
+      } else {
+        event = document.createEvent("CustomEvent");
+        event.initCustomEvent("tabby", true, true, details);
+      }
+
+      // Dispatch the event
+      tab.dispatchEvent(event);
+    };
+
+    var focusHandler = function (event) {
+      toggle(event.target);
+    };
+
+    var getKeyboardFocusableElements = function (element) {
+      return [
+        ...element.querySelectorAll(
+          'a[href], button, input, textarea, select, details,[tabindex]:not([tabindex="-1"])'
+        ),
+      ].filter(
+        (el) => !el.hasAttribute("disabled") && !el.getAttribute("aria-hidden")
+      );
+    };
+
+    /**
+     * Remove roles and attributes from a tab and its content
+     * @param  {Node}   tab      The tab
+     * @param  {Node}   content  The tab content
+     * @param  {Object} settings User settings and options
+     */
+    var destroyTab = function (tab, content, settings) {
+      // Remove the generated ID
+      if (tab.id.slice(0, settings.idPrefix.length) === settings.idPrefix) {
+        tab.id = "";
+      }
+
+      // remove event listener
+      tab.removeEventListener("focus", focusHandler, true);
+
+      // Remove roles
+      tab.removeAttribute("role");
+      tab.removeAttribute("aria-controls");
+      tab.removeAttribute("aria-selected");
+      tab.removeAttribute("tabindex");
+      tab.closest("li").removeAttribute("role");
+      content.removeAttribute("role");
+      content.removeAttribute("aria-labelledby");
+      content.removeAttribute("hidden");
+    };
+
+    /**
+     * Add the required roles and attributes to a tab and its content
+     * @param  {Node}   tab      The tab
+     * @param  {Node}   content  The tab content
+     * @param  {Object} settings User settings and options
+     */
+    var setupTab = function (tab, content, settings) {
+      // Give tab an ID if it doesn't already have one
+      if (!tab.id) {
+        tab.id = settings.idPrefix + content.id;
+      }
+
+      // Add roles
+      tab.setAttribute("role", "tab");
+      tab.setAttribute("aria-controls", content.id);
+      tab.closest("li").setAttribute("role", "presentation");
+      content.setAttribute("role", "tabpanel");
+      content.setAttribute("aria-labelledby", tab.id);
+
+      // Add selected state
+      if (tab.matches(settings.default)) {
+        tab.setAttribute("aria-selected", "true");
+      } else {
+        tab.setAttribute("aria-selected", "false");
+        content.setAttribute("hidden", "hidden");
+      }
+
+      // add focus event listender
+      tab.addEventListener("focus", focusHandler);
+    };
+
+    /**
+     * Hide a tab and its content
+     * @param  {Node} newTab The new tab that's replacing it
+     */
+    var hide = function (newTab) {
+      // Variables
+      var tabGroup = newTab.closest('[role="tablist"]');
+      if (!tabGroup) return {};
+      var tab = tabGroup.querySelector('[role="tab"][aria-selected="true"]');
+      if (!tab) return {};
+      var content = document.querySelector(tab.hash);
+
+      // Hide the tab
+      tab.setAttribute("aria-selected", "false");
+
+      // Hide the content
+      if (!content) return { previousTab: tab };
+      content.setAttribute("hidden", "hidden");
+
+      // Return the hidden tab and content
+      return {
+        previousTab: tab,
+        previousContent: content,
+      };
+    };
+
+    /**
+     * Show a tab and its content
+     * @param  {Node} tab      The tab
+     * @param  {Node} content  The tab content
+     */
+    var show = function (tab, content) {
+      tab.setAttribute("aria-selected", "true");
+      content.removeAttribute("hidden");
+      tab.focus();
+    };
+
+    /**
+     * Toggle a new tab
+     * @param  {Node} tab The tab to show
+     */
+    var toggle = function (tab) {
+      // Make sure there's a tab to toggle and it's not already active
+      if (!tab || tab.getAttribute("aria-selected") == "true") return;
+
+      // Variables
+      var content = document.querySelector(tab.hash);
+      if (!content) return;
+
+      // Hide active tab and content
+      var details = hide(tab);
+
+      // Show new tab and content
+      show(tab, content);
+
+      // Add event details
+      details.tab = tab;
+      details.content = content;
+
+      // Emit a custom event
+      emitEvent(tab, details);
+    };
+
+    /**
+     * Get all of the tabs in a tablist
+     * @param  {Node}   tab  A tab from the list
+     * @return {Object}      The tabs and the index of the currently active one
+     */
+    var getTabsMap = function (tab) {
+      var tabGroup = tab.closest('[role="tablist"]');
+      var tabs = tabGroup ? tabGroup.querySelectorAll('[role="tab"]') : null;
+      if (!tabs) return;
+      return {
+        tabs: tabs,
+        index: Array.prototype.indexOf.call(tabs, tab),
+      };
+    };
+
+    /**
+     * Switch the active tab based on keyboard activity
+     * @param  {Node} tab The currently active tab
+     * @param  {Key}  key The key that was pressed
+     */
+    var switchTabs = function (tab, key) {
+      // Get a map of tabs
+      var map = getTabsMap(tab);
+      if (!map) return;
+      var length = map.tabs.length - 1;
+      var index;
+
+      // Go to previous tab
+      if (["ArrowUp", "ArrowLeft", "Up", "Left"].indexOf(key) > -1) {
+        index = map.index < 1 ? length : map.index - 1;
+      }
+
+      // Go to next tab
+      else if (["ArrowDown", "ArrowRight", "Down", "Right"].indexOf(key) > -1) {
+        index = map.index === length ? 0 : map.index + 1;
+      }
+
+      // Go to home
+      else if (key === "Home") {
+        index = 0;
+      }
+
+      // Go to end
+      else if (key === "End") {
+        index = length;
+      }
+
+      // Toggle the tab
+      toggle(map.tabs[index]);
+    };
+
+    /**
+     * Create the Constructor object
+     */
+    var Constructor = function (selector, options) {
+      //
+      // Variables
+      //
+
+      var publicAPIs = {};
+      var settings, tabWrapper;
+
+      //
+      // Methods
+      //
+
+      publicAPIs.destroy = function () {
+        // Get all tabs
+        var tabs = tabWrapper.querySelectorAll("a");
+
+        // Add roles to tabs
+        Array.prototype.forEach.call(tabs, function (tab) {
+          // Get the tab content
+          var content = document.querySelector(tab.hash);
+          if (!content) return;
+
+          // Setup the tab
+          destroyTab(tab, content, settings);
+        });
+
+        // Remove role from wrapper
+        tabWrapper.removeAttribute("role");
+
+        // Remove event listeners
+        document.documentElement.removeEventListener(
+          "click",
+          clickHandler,
+          true
+        );
+        tabWrapper.removeEventListener("keydown", keyHandler, true);
+
+        // Reset variables
+        settings = null;
+        tabWrapper = null;
+      };
+
+      /**
+       * Setup the DOM with the proper attributes
+       */
+      publicAPIs.setup = function () {
+        // Variables
+        tabWrapper = document.querySelector(selector);
+        if (!tabWrapper) return;
+        var tabs = tabWrapper.querySelectorAll("a");
+
+        // Add role to wrapper
+        tabWrapper.setAttribute("role", "tablist");
+
+        // Add roles to tabs. provide dynanmic tab indexes if we are within reveal
+        var contentTabindexes =
+          window.document.body.classList.contains("reveal-viewport");
+        var nextTabindex = 1;
+        Array.prototype.forEach.call(tabs, function (tab) {
+          if (contentTabindexes) {
+            tab.setAttribute("tabindex", "" + nextTabindex++);
+          } else {
+            tab.setAttribute("tabindex", "0");
+          }
+
+          // Get the tab content
+          var content = document.querySelector(tab.hash);
+          if (!content) return;
+
+          // set tab indexes for content
+          if (contentTabindexes) {
+            getKeyboardFocusableElements(content).forEach(function (el) {
+              el.setAttribute("tabindex", "" + nextTabindex++);
+            });
+          }
+
+          // Setup the tab
+          setupTab(tab, content, settings);
+        });
+      };
+
+      /**
+       * Toggle a tab based on an ID
+       * @param  {String|Node} id The tab to toggle
+       */
+      publicAPIs.toggle = function (id) {
+        // Get the tab
+        var tab = id;
+        if (typeof id === "string") {
+          tab = document.querySelector(
+            selector + ' [role="tab"][href*="' + id + '"]'
+          );
+        }
+
+        // Toggle the tab
+        toggle(tab);
+      };
+
+      /**
+       * Handle click events
+       */
+      var clickHandler = function (event) {
+        // Only run on toggles
+        var tab = event.target.closest(selector + ' [role="tab"]');
+        if (!tab) return;
+
+        // Prevent link behavior
+        event.preventDefault();
+
+        // Toggle the tab
+        toggle(tab);
+      };
+
+      /**
+       * Handle keydown events
+       */
+      var keyHandler = function (event) {
+        // Only run if a tab is in focus
+        var tab = document.activeElement;
+        if (!tab.matches(selector + ' [role="tab"]')) return;
+
+        // Only run for specific keys
+        if (["Home", "End"].indexOf(event.key) < 0) return;
+
+        // Switch tabs
+        switchTabs(tab, event.key);
+      };
+
+      /**
+       * Initialize the instance
+       */
+      var init = function () {
+        // Merge user options with defaults
+        settings = extend(defaults, options || {});
+
+        // Setup the DOM
+        publicAPIs.setup();
+
+        // Add event listeners
+        document.documentElement.addEventListener("click", clickHandler, true);
+        tabWrapper.addEventListener("keydown", keyHandler, true);
+      };
+
+      //
+      // Initialize and return the Public APIs
+      //
+
+      init();
+      return publicAPIs;
+    };
+
+    //
+    // Return the Constructor
+    //
+
+    return Constructor;
+  }
+);
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+SIL Open Font License
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+Copyright 2010, 2012 Adobe Systems Incorporated (http://www.adobe.com/), with Reserved Font Name ‘Source’. All Rights Reserved. Source is a trademark of Adobe Systems Incorporated in the United States and/or other countries.
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+This Font Software is licensed under the SIL Open Font License, Version 1.1.
+This license is copied below, and is also available with a FAQ at: http://scripts.sil.org/OFL
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+—————————————————————————————-
+SIL OPEN FONT LICENSE Version 1.1 - 26 February 2007
+—————————————————————————————-
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+PREAMBLE
+The goals of the Open Font License (OFL) are to stimulate worldwide development of collaborative font projects, to support the font creation efforts of academic and linguistic communities, and to provide a free and open framework in which fonts may be shared and improved in partnership with others.
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+The OFL allows the licensed fonts to be used, studied, modified and redistributed freely as long as they are not sold by themselves. The fonts, including any derivative works, can be bundled, embedded, redistributed and/or sold with any software provided that any reserved names are not used by derivative works. The fonts and derivatives, however, cannot be released under any other type of license. The requirement for fonts to remain under this license does not apply to any document created using the fonts or their derivatives.
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+DEFINITIONS
+“Font Software” refers to the set of files released by the Copyright Holder(s) under this license and clearly marked as such. This may include source files, build scripts and documentation.
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+PERMISSION & CONDITIONS
+Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of the Font Software, to use, study, copy, merge, embed, modify, redistribute, and sell modified and unmodified copies of the Font Software, subject to the following conditions:
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+1) Neither the Font Software nor any of its individual components, in Original or Modified Versions, may be sold by itself.
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+TERMINATION
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