Was ist ein Ensemble?

Beim maschinellen Lernen ist eine Ensemble-Methode eine Art überwachter Lernalgorithmus, der eine Gruppe von Basismodellen verwendet, um Vorhersagen zu treffen. Die Idee hinter Ensemble-Methoden besteht darin, dass wir durch die Kombination der Vorhersagen mehrerer Modelle die Gesamtleistung des Modells verbessern können.

Es gibt verschiedene Arten von Ensemble-Methoden, darunter:

- Bagging (Bootstrap-Aggregation): Bagging ist eine Ensemble-Methode, die aus den Trainingsdaten mehrere Bootstrapping-Beispiele erstellt. Jede gebootstrappte Stichprobe wird zum Trainieren eines Basismodells verwendet, und die Vorhersagen der Basismodelle werden dann gemittelt, um die endgültige Vorhersage zu treffen.

- Boosting (adaptives Boosting): Boosting ist eine Ensemble-Methode, die Basismodelle nacheinander trainiert. Jedes Basismodell wird mit denselben Trainingsdaten trainiert, die Daten werden jedoch nach dem Training jedes Modells neu gewichtet. Den Datenpunkten, die vom vorherigen Modell falsch klassifiziert wurden, wird ein höheres Gewicht gegeben, sodass sich die nachfolgenden Modelle auf diese Datenpunkte konzentrieren.

- Zufällige Wälder: Random Forests sind eine Ensemble-Methode, die eine Reihe von Entscheidungsbäumen erstellt. Jeder Entscheidungsbaum wird auf einer anderen Teilmenge der Trainingsdaten trainiert, und die endgültige Vorhersage wird durch Mehrheitsentscheidung oder Mittelung der Vorhersagen der einzelnen Entscheidungsbäume getroffen.

Ensemble-Methoden sind häufig genauer als Einzelmodelle, da sie dazu beitragen können, die Varianz und Verzerrung des Modells zu verringern. Sie können auch zur Verbesserung der Robustheit des Modells verwendet werden, da sie dazu beitragen können, eine Überanpassung des Modells an die Trainingsdaten zu verhindern.