ensembleanalyyseihin

Ensembleanalyysi on menetelmä, jota käytetään useiden yksittäisten ennusteiden tai mallien yhdistämiseen yhden kokonaisennusteen muodostamiseksi. Tavoitteena on yleensä parantaa ennusteen tarkkuutta ja luotettavuutta verrattuna yksittäisten mallien antamiin tuloksiin. Tämä perustuu ajatukseen, että eri mallit voivat vangita erilaisia piirteitä datasta tai reagoida eri tavoin samoihin syötteisiin, ja niiden virheet voivat olla toisistaan riippumattomia.

Ensembleanalyysejä hyödynnetään laajasti monilla aloilla, kuten sääennusteissa, taloudellisessa mallinnuksessa, koneoppimisessa ja lääketieteellisessä diagnostiikassa. Esimerkiksi sääennustuksessa käytetään useita erilaisia numeerisia säämalleja, ja ensembleanalyysi yhdistää niiden tulokset antaakseen todennäköisyysarvion tulevista sääolosuhteista. Koneoppimisessa ensemblemenetelmät, kuten satunnaismetsät (random forests) ja gradienttivahvistus (gradient boosting), ovat yleisiä luokittelu- ja regressiotehtävissä.

Yleisiä ensembleanalyysin toteutustapoja ovat keskiarvoistaminen, painotettu keskiarvoistaminen ja enemmistöäänestys. Painotetussa keskiarvoistamisessa yksittäisille malleille annetaan erilaisia painoarvoja niiden historiallisen suorituskyvyn perusteella. Enemmistöäänestyksessä luokittelutehtävissä lopullinen ennuste on se luokka, jonka useimmat yksittäiset mallit ennustavat. Ensembleanalyysi voi auttaa vähentämään varianssia ja biasia, mikä johtaa usein vakaampaan ja tarkempaan lopputulokseen.