Ensemblemodelle
Ensemblemodelle sind Ansätze im maschinellen Lernen, die die Vorhersagen mehrerer Basismodelle kombinieren, um die Gesamtleistung zu verbessern. Durch das Zusammenführen unterschiedlicher Modelle kann die Fehlerrate gesenkt werden, da sich individuelle Schwächen ausgleichen können. Ensemblemethoden zielen darauf ab, Varianz zu reduzieren, Bias zu reduzieren oder beides zu erreichen.
Die Hauptkategorien sind Bagging, Boosting und Stacking. Beim Bagging, etwa bei Random Forest, werden Modelle auf
Vorteile von Ensemblemodellen sind in der Regel eine höhere Vorhersagegenauigkeit, bessere Robustheit gegenüber Ausreißern und eine
Einsatzgebiete liegen in Klassifikation und Regression, etwa in der Finanzanalyse, medizinischen Diagnose, Bild- und Spracherkennung sowie