ensemblevarianten

Ensemblevarianten bezeichnet Verfahren des maschinellen Lernens, die mehrere Modelle kombinieren, um Vorhersagen zu erzeugen. Das Ziel ist es, die Leistung, Robustheit und Generalisierung gegenüber einzelnen Modellen zu verbessern.

Zentrale Prinzipien sind Diversität der Teilmodelle und eine geeignete Aggregation der Teilvorhersagen. Unterschiedliche Trainingsmengen, Merkmalsauswahl oder Modellarchitekturen sollen systematische Fehler der einzelnen Modelle ausgleichen.

Die wichtigsten Kategorien umfassen Bagging, Boosting, Stacking und Voting-Ansätze. Bagging erzeugt über Bootstrap-Stichproben mehrere Trainingsmengen und aggregiert die Vorhersagen, exemplarisch am Random Forest. Boosting trainiert Modelle sequentiell, wobei jedes Modell Fehler der Vorgänger ausgleicht, z. B. AdaBoost, Gradienten-Boosting und XGBoost. Stacking kombiniert die Ausgaben verschiedener Modelle durch ein Meta-Modell. Voting-Verfahren treffen eine gemeinsame Entscheidung, oft hard oder soft voting; sie sind einfache Ensembleformen, die unterschiedliche Modelltypen zusammenführen können.

Vorteile umfassen eine Reduktion der Varianz bei Bagging, eine Verminderung des Bias bei Boosting sowie generell verbesserte Generalisierung und Robustheit. Nachteile sind erhöhter Rechenaufwand, höherer Hyperparameterbedarf und potenzielle Überanpassung bei starkem Boosting; Interpretierbarkeit ist häufig eingeschränkt.

Anwendungsfelder reichen von Klassifikation und Regression über Benchmarking bis hin zur Produktion in verschiedenen Branchen wie Finanzwesen, Biowissenschaften oder Marketing. Die Wahl des Verfahrens hängt von Daten, Größe, Interpretationswunsch und verfügbaren Ressourcen ab.