Ensemblevorhersagen

EnsembleVorhersagen bezeichnet eine Klasse von Vorhersagemethoden, bei denen aus der Kombination mehrerer Basisvorhersagen oder Modelle eine Gesamtschätzung abgeleitet wird. Ziel ist es, die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen, Robustheit zu schaffen und Unsicherheit in den Prognosen abzubilden.

Typische Ansätze in der Statistik umfassen Bagging, Boosting und Stacking. Beispiele sind Random Forests, Gradient Boosting Machines und Ensembles neuronaler Netze. In der meteorologischen Praxis werden Mehrmodell-Ensembles oder perturbierte Anfangsbedingungen verwendet, um verschiedene plausible Zukunftsszenarien zu erzeugen.

Aus den Ensembleergebnissen lassen sich Wahrscheinlichkeiten, Konfidenzintervalle und die Ensemble-Streuung ableiten. Die Bewertung erfolgt mit Kennzahlen wie dem Brier-Score, dem CRPS oder Reliability-Diagrammen. Eine angemessene Kalibrierung ist entscheidend, damit die Wahrscheinlichkeiten zuverlässig interpretierbar sind.

Vorteile sind verringerte Varianz, bessere Robustheit und eine explizite Unsicherheitsquantifizierung. Nachteile umfassen höheren Rechenaufwand, potenzielle Dominanz weniger diverser Modelle und die Notwendigkeit sorgfältiger Kalibrierung, um Fehlentscheidungen aufgrund von Fehldiagnosen zu vermeiden.

Anwendungsfelder reichen von Wetter- und Klimavorhersagen über Finanz- und Energiehandel bis hin zu Umwelt- und Epidemiologie-Modellen. In der Praxis erfordern EnsembleVorhersagen eine gute Diversität der Basismodelle, transparente Interpretation der Ergebnisse und regelmäßige Validierung. In der deutschsprachigen Fachliteratur begegnet man oft der Schreibweise Ensemblevorhersagen oder Ensemble-Forecasting, wobei die Großschreibung der einzelnen Bestandteile die Zusammengehörigkeit betont.