ensembleMethoden

Ensemblemethoden sind Ansätze des maschinellen Lernens, die die Vorhersagen mehrerer Basislernmodelle zu einer Gesamtschätzung zusammenführen. Das Ziel ist, die Leistung zu erhöhen, generalisierte Vorhersagen zu erzielen und Robustheit gegenüber Fehlern zu erhöhen, indem verschiedene Modelle unterschiedliche Fehlertypen ausgleichen.

Typen der Ensemblemethoden sind Bagging, Boosting und Stacking. Bagging erzeugt mehrere Trainingsmengen durch Bootstrap-Sampling und aggregiert die Vorhersagen der Basismodelle, zum Beispiel beim Random Forest. Boosting baut Modelle sequentiell auf, wobei neue Modelle gezielt die Fehler der vorherigen Modelle korrigieren; AdaBoost, Gradient Boosting und XGBoost gehören zu den verbreiteten Varianten. Stacking kombiniert die Ausgaben mehrerer Basismodelle durch einen Meta-Learner, der eine finale Vorhersage liefert.

Wichtige Konzepte sind Diversität der Teilmodelle und geeignete Aggregationsregeln (Mehrheitsvotierung, Durchschnitt, gewichtetes Voting). Ensemblemethoden beeinflussen den Bias-Varianz-Trade-off: Bagging reduziert die Varianz, Boosting zielt oft auf Reduktion des Bias.

Anwendungen finden sich in Klassifikation und Regression verschiedenster Bereiche, wo robuste oder leistungsstarke Modelle gefordert sind. Random Forest bietet Stabilität und gute Performanz bei nichtlinearen Beziehungen; Gradient Boosting-Methoden erreichen oft Spitzenleistungen bei gutem Tuning.

Vorteile sind höhere Genauigkeit, bessere Generalisierung und geringere Empfindlichkeit gegenüber Ausreißern. Nachteile umfassen höheren Rechenaufwand und geringere Interpretierbarkeit der Gesamtergebnisse; bei falsch konfigurierten Ensembles besteht ein Risiko von Overfitting.

Typische Beispiele sind Random Forest, Gradient Boosting, AdaBoost, XGBoost sowie Voting- oder Stacking-Ansätze. Die Bewertung erfolgt oft durch Kreuzvalidierung, Out-of-Bag-Fehler bei Bagging und passende Leistungsmetriken wie Accuracy, F1 oder RMSE.