Vorhersagealgorithmen

Vorhersagealgorithmen sind Verfahren der Informatik und Statistik, die aus historischen Daten zukünftige Werte, Ereignisse oder Wahrscheinlichkeiten schätzen. Sie liefern oft Punktvorhersagen oder Wahrscheinlichkeitsverteilungen und können deterministische oder probabilistische Ergebnisse ausgeben. Typischerweise fallen sie in statische (statistische) Modelle, zeitreihenmodelle oder maschinelles Lernen; je nach Datenstruktur und Anforderung unterscheiden sich Genauigkeit, Interpretierbarkeit und Rechenaufwand.

Zu klassischen statistischen Ansätzen gehören lineare Regression, Exponentielle Glättung und ARIMA/Box-Jenkins-Modelle, oft ergänzt durch saisonale Komponenten oder GARCH-Modelle für Volatilität. Zeitreihen- und Filtermethoden wie der Kalman-Filter ermöglichen adaptives Tracking. Im Bereich des maschinellen Lernens kommen Modelle wie Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Regression, neuronale Netze und insbesondere rekurrente Netze bzw. Long Short-Term Memory Netzwerke (LSTM) für sequenzielle Daten zum Einsatz. Bayesianische Ansätze liefern Unsicherheitsangaben.

Anwendungsgebiete reichen von Wirtschafts- und Finanzprognosen über Nachfrage- und Bestellprognosen, Wetter- und Umweltvorhersagen, Energie- und Verkehrssysteme bis hin zur Medizin und Gesundheitsversorgung. In vielen Feldern werden hybride Ansätze verwendet, die statistische Modelle mit maschinellem Lernen kombinieren.

Die Bewertung erfolgt mit Metriken wie MSE, RMSE, MAE, MAPE und R², oft verbunden mit Backtesting oder Kreuzvalidierung. Wichtige Herausforderungen sind Datenqualität und -verfügbarkeit, Überanpassung, Modellinterpretierbarkeit, Datendrift und Unsicherheit in Vorhersagen. Die Kalibrierung probabilistischer Vorhersagen und die Berücksichtigung von Robustheit gegenüber Ausreißern sind ebenfalls zentral.

Historisch entwickelten sich Vorhersagealgorithmen von Box-Jenkins- und Kalman-Filter-Ansätzen hin zu datengetriebenen Methoden des maschinellen Lernens. Heute spielen hybride, probabilistische Modelle eine wichtige Rolle, insbesondere dort, wo Unsicherheit eine zentrale Rolle hat.

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