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 verschiedenen Stichproben des Datensatzes trainiert, die Vorhersagen werden dann aggregiert (z. B. durch Mehrheitsentscheidung oder Durchschnitt). Boosting trainiert Modelle sequenziell, wobei jeder neue Schritt die Fehler der vorherigen Modelle korrigiert; bekannte Beispiele sind AdaBoost und Gradient Boosting, wozu auch XGBoost und LightGBM gehören. Stacking kombiniert verschiedene Typen von Basis-Modellen und verwendet ein Meta-Modell, um aus deren Ausgaben eine Endvorhersage zu erzeugen.

Vorteile von Ensemblemodellen sind in der Regel eine höhere Vorhersagegenauigkeit, bessere Robustheit gegenüber Ausreißern und eine geringere Anfälligkeit für Überanpassung bei ausreichend Daten. Nachteile umfassen erhöhten Rechenaufwand, komplexere Implementierung, längere Trainingszeiten und teilweise geringere Interpretierbarkeit im Vergleich zu Einzelmodellen.

Einsatzgebiete liegen in Klassifikation und Regression, etwa in der Finanzanalyse, medizinischen Diagnose, Bild- und Spracherkennung sowie in Wettbewerben wie Kaggle. Die Leistung von Ensemblemodellen wird oft durch Kreuzvalidierung, Lerncurven und geeignete Ensembling-Strategien bewertet.