Ensembleresultat

Ensembleresultat verwijst naar het resultaat van een ensemble-methode in statistiek en machine learning: de gecombineerde voorspelling of waarde die voortkomt uit het samenbrengen van meerdere afzonderlijke modellen (basismodellen). Het doel is de nauwkeurigheid, robuustheid en generalisatie te verbeteren door de fouten van individuele modellen te compenseren.

Werking: een ensemble bestaat uit meerdere basismodellen. De uiteindelijke voorspelling wordt bepaald door een fusie-regel: bij regressie wordt vaak het gemiddelde of een gewogen gemiddelde gebruikt; bij classificatie is stemmen (majority vote) of het combineren van probabiliteiten gebruikelijk. Geavanceerde vormen zoals stacking of blending gebruiken een meta-model om de output van de basismodellen te combineren.

Typen ensembles: bagging, boosting en stacking. Voorbeelden: Random Forest behoort tot bagging met decision trees; Gradient Boosting, XGBoost en LightGBM zijn boostings-methoden; stacking combineert voorspellingen via een tweede leeralgoritme.

Toepassingen: ensembels worden toegepast in classificatie en regressie, tijdreeksen, beeld- en spraakherkenning, finance en geneeskunde, waar hogere nauwkeurigheid en stabiliteit vaak gelden.

Voordelen en overwegingen: ensembelresultaten leveren doorgaans betere prestaties dan individuele modellen, zeker wanneer basismodellen verschillende fouten maken. Nadelen zijn hogere rekentijd, grotere complexiteit en beperktere interpretatie. Het evalueren met cross-validatie en relevante metrics (accuracy, AUC, RMSE) is essentieel om het echte rendement te beoordelen.