modellklasse

Modellklasse (modellklasse) bezeichnet in Statistik, Data Science und verwandten Bereichen die Menge aller Modelle, die bestimmten strukturellen Annahmen entsprechen. Eine Modellklasse unterscheidet sich durch die Form der Beziehungen zwischen Variablen, die Anzahl der Parameter, Regularisierung und die Art der Schätzung. Typische Beispiele sind lineare Modellklassen (lineare Regression, Generalized Linear Models), zeitliche Modellklassen wie die ARIMA-Familie, sowie nichtlineare parametrisierte Modelle oder nichtparametrische Klassen wie Entscheidungsbaumensembles oder neuronale Netze. Die Wahl der Modellklasse beeinflusst Interpretierbarkeit, Vorhersagegenauigkeit und den Datenbedarf.

Modellklassen werden grundsätzlich miteinander verglichen, oft mithilfe von Kriterien wie dem Akaike-Informationskriterium (AIC), dem Bayes-Kriterium (BIC) oder durch Kreuzvalidierung. Ziel ist es, eine Klasse zu identifizieren, die Muster zuverlässig erfasst, Generalisierung sicherstellt und Überanpassung vermeidet. In der Praxis beginnt man häufig mit einer einfachen Klasse und erweitert diese schrittweise, falls nötig.

In der Technik und im Produktdesign wird der Begriff ähnlich verwendet, um eine Familie von Produkten mit gemeinsamer Architektur oder Leistungsmerkmalen zu beschreiben. So kann eine Modellklasse etwa eine Reihe von Fahrzeugmodellen umfassen, die dieselbe Grundstruktur teilen, sich aber in Abmessungen, Ausstattung oder Motorisierung unterscheiden.

Zu den verbreiteten Modellklassen gehören lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbaum-Modelle, Random Forests, Gradient Boosting, Support Vector Machines, neuronale Netze und ARIMA-Modelle. Die Wahl hängt von der Fragestellung, den verfügbaren Daten und dem erforderlichen Rechenaufwand ab.