<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" rend="footnote text" xml:id="ftn1"> Da literarische Epochen und Strömungen eine fließende Entwicklung nehmen, ergeben sich durch diese Setzung zwangsläufig Überschneidungen. So fallen beispielsweise Lessings <hi rend="italic" xml:space="preserve">Emilia Galotti </hi>(1772) und Schillers <hi rend="italic" xml:space="preserve">Die Räuber </hi>(1781), zwei schon strukturell sehr verschieden gebaute Stücke unterschiedlicher Strömungen, in die gleiche Klasse. </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" rend="footnote text" xml:id="ftn2"> Für eine Übersicht über die verschiedenen Metriken vgl. Newman (2010): 168–204. </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" rend="footnote text" xml:id="ftn3"> Die Implementierung erfolgt über die Pakete randomForest und Caret für R: <ptr target="https://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html/" /> und <ptr target="https://cran.r-project.org/web/packages/caret/" />. Caret bietet vielfältige Optionen für das <hi rend="italic">Preprocessing</hi> und <hi rend="italic">Sampling</hi> der Daten. Ich nutze die Methoden <hi rend="italic">center</hi> und <hi rend="italic">scale</hi> zur Kalibrierung und <hi rend="italic">SMOTE-sampling</hi>, um die zahlenmäßige Ungleichverteilung der Dramen in den verschiedenen Zeiträumen auszugleichen (eine genauere Beschreibung eines ähnlichen Versuchsaufbaus findet sich in Krautter / Pagel / Reiter / Willand 2018: 19–29). </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="4" rend="footnote text" xml:id="ftn4"> Die Leistungsfähigkeit einer <hi rend="italic" xml:space="preserve">Majority Baseline </hi>wäre aufgrund des <hi rend="italic">multiclass</hi> Klassifikation sehr eingeschränkt (Precision: 0.291). </note>