Vorhersagemodellen

Vorhersagemodelle sind Modelle der Statistik und des maschinellen Lernens, die darauf abzielen, zukünftige Werte oder Ereignisse aus historischen Daten abzuleiten. Sie finden Anwendung in Wirtschaft, Umwelt, Gesundheit, Energie und Transport. Grundsätzlich unterscheiden sich Vorhersagemodelle in der Art der Zielgröße (zeitlich fortlaufende Werte, Kategorien, Wahrscheinlichkeiten) und in der Methodik von zeitlichen Modellen bis zu multivariaten Lernansätzen.

Zu den klassischen Zeitreihenmodellen gehören Autoregressivmodelle wie AR, MA, ARIMA und SARIMA, die Abhängigkeiten über die Zeit berücksichtigen. Exponentielle Glättung und state-space-Modelle kommen ebenfalls häufig vor. In jüngerer Zeit sind auch Prophet-ähnliche Ansätze verbreitet. Maschinelles Lernen umfasst lineare und nichtlineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Gradient Boosting sowie neuronale Netze, darunter rekurrente Netze wie LSTM für Sequenzen. Probabilistische Ansätze wie Kalman Filter oder Bayesianische Modelle liefern neben Schätzungen oft Wahrscheinlichkeiten oder Konfidenzintervalle.

Wesentliche Datenanforderungen sind ausreichend historische Beobachtungen, gute Datenqualität, Berücksichtigung von Saisonalität und die Behandlung von Ausreißern. Modelle werden typischerweise trainiert, validiert und getestet; bei Zeitreihen ist Backtesting üblich. Evaluationsmetriken richten sich nach der Zielgröße und umfassen MAE, RMSE, MAPE, R² und log Loss.

Nutzungsfelder umfassen Finanz- und Absatzprognosen, Nachfrage- und Bestandsplanung, Energiebedarf, Verkehr, Wetter- und Umweltvorhersagen sowie epidemiologische Modellierung. Vorteile sind bessere Planung, Ressourcenallokation und Risikomanagement; Einschränkungen ergeben sich aus Modellannahmen, Datenqualität, Overfitting sowie möglicher Modellverschiebung durch veränderte Rahmenbedingungen.