Prädiktoren

Prädiktoren sind Variablen, die verwendet werden, um den Wert oder die Wahrscheinlichkeit eines Zielwerts (Kriterium) vorherzusagen. In der Statistik werden Prädiktoren oft als unabhängige Variablen oder Merkmale bezeichnet. Sie können kontinuierlich, diskret oder kategorial sein und stammen aus Beobachtungsdaten, Experimenten oder Verwaltungsdaten. Prädiktoren liefern Informationen, die in Modellen genutzt werden, um Muster zu erfassen, die mit dem Kriterium verbunden sind.

In statistischen Modellen wie der linearen oder logistischen Regression, aber auch in vielen maschinellen Lernverfahren, werden Prädiktoren Koeffizienten zugeordnet, die ihren Einfluss auf das Kriterium quantifizieren. Die Nützlichkeit eines Prädiktors hängt von der Messgenauigkeit, der Stabilität über Stichproben hinweg und der Unabhängigkeit von anderen Prädiktoren ab. Wichtige Probleme sind Multikollinearität, Varianz der Schätzung und Überanpassung.

Bei der Modellbildung geht es um Auswahl, Transformation und Regulierung von Prädiktoren. Methoden wie Feature Selection, Regularisierung (Lasso, Ridge), sowie Kreuzvalidierung helfen, Modelle robuster zu machen. Ziel ist eine gute Generalisierung auf neue Daten und eine interpretierbare Struktur der Prädiktoren.

Anwendungen finden sich in Wissenschaft, Medizin, Wirtschaft und Politik. Beispiele: Risikofaktoren als Prädiktoren für Krankheiten, demografische Merkmale zur Prognose von Kaufverhalten oder Produktionskennzahlen zur Vorhersage von Ausfällen. Im Bereich des maschinellen Lernens werden Prädiktoren häufig als Features bezeichnet, wobei Qualität, Transparenz und ethische Aspekte beachtet werden.