Basismodelle

Basismodelle sind einfache Referenzmodelle, die in Statistik, Prognose und maschinellem Lernen verwendet werden, um eine Grundlage für die Beurteilung prädiktiver Modelle zu schaffen. Sie dienen als minimaler Benchmark und helfen zu entscheiden, ob der Einsatz komplexerer Modelle gerechtfertigt ist. Typischerweise zeichnen sie sich durch geringe Komplexität, Interpretierbarkeit und geringe Datenanforderungen aus.

Zu den gängigen Basismodellen gehören der Mittelwert- oder Medianwert-Prediktor (bei allen Instanzen derselbe Wert), naive Vorhersagen wie der vorhergehende Beobachtungswert oder saisonale Naive-Vorhersagen im Zeitreihenbereich, einfache lineare Modelle mit wenigen Merkmalen oder der Zero-Rule-Klassifizierer, der immer die häufigste Klasse vorhersagt. In der Praxis werden Basismodelle oft als Ausgangspunkt für Vergleiche mit komplexeren Algorithmen verwendet.

Beim Training und der Bewertung dienen Basismodelle als Referenzpunkte für Metriken wie RMSE, MAE, Genauigkeit oder F1-Score. Ein komplexeres Modell muss gegenüber dem Basismodell eine Leistungsverbesserung zeigen, um einen Mehrwert zu liefern. Je nach Datentyp und Aufgabenstellung wählt man passende Basismodelle als Referenz aus, um realistische Erwartungen zu setzen.

Anwendungen finden Basismodelle in der Zeitreihenanalyse, Ökonometrie, Prognose und dem maschinellen Lernen mit tabellarischen Datensätzen. Sie unterstützen Entwickler und Analysten bei der Prüfung von Modellannahmen, Robustheit und Generalisierung, indem sie eine nachvollziehbare, leicht interpretierbare Referenz bieten.