Ensemble Modeling (Ensemble-Modellierung)
Was ist Ensemble Modeling?
Beim Ensemble Modeling (Ensemble-Modellierung) werden zwei oder mehr verwandte, aber unterschiedliche Analysemodelle ausgeführt und die Ergebnisse dann zu einem einzigen Ergebnis oder einer Streuung zusammengeführt. Dadurch wird die Genauigkeit von prädiktiven Analysen und Data-Mining-Anwendungen verbessert.
Bei der prädiktiven Modellierung und anderen Arten der Datenanalyse kann ein einzelnes Modell, das auf einer Datenstichprobe basiert, Verzerrungen, hohe Schwankungen oder Ungenauigkeiten aufweisen, die die Zuverlässigkeit der analytischen Ergebnisse beeinträchtigen. Die Verwendung spezifischer Modellierungstechniken kann ähnliche Nachteile mit sich bringen.
Durch die Kombination verschiedener Modelle oder die Analyse mehrerer Stichproben können Datenwissenschaftler und andere Datenanalysten die Auswirkungen dieser Einschränkungen verringern und den Entscheidungsträgern bessere Informationen liefern.
Ein gängiges Beispiel für Ensemble Modeling ist ein Random-Forest-Modell. Bei diesem Data-Mining-Ansatz werden mehrere Entscheidungsbäume verwendet, eine Art analytisches Modell, das die Ergebnisse auf der Grundlage verschiedener Variablen und Regeln vorhersagen soll. Ein Random-Forest-Modell kombiniert Entscheidungsbäume, die unterschiedliche Beispieldaten analysieren, verschiedene Faktoren bewerten oder gemeinsame Variablen unterschiedlich gewichten. Die Ergebnisse der verschiedenen Entscheidungsbäume werden dann entweder in einen einfachen Durchschnitt umgewandelt oder durch weitere Gewichtung aggregiert.
Ensemble Modeling wird immer beliebter, da immer mehr Unternehmen die für die Ausführung solcher Modelle erforderlichen Computerressourcen und fortschrittliche Analysesoftware einsetzen. Hadoop und andere Big-Data-Technologien haben dazu geführt, dass Unternehmen größere Datenmengen speichern und analysieren können, wodurch sich die Möglichkeiten zur Ausführung von Analysemodellen auf verschiedenen Datenproben erhöht haben.
