Ensemble-Modellierung
Ensemble-Modellierung ist der Prozess der Ausführung von zwei oder mehr verwandten, aber unterschiedlichen Analysemodellen und der anschließenden Synthese der Ergebnisse zu einem einzigen Ergebnis oder einer einzigen Streuung, um die Genauigkeit von prädiktiven Analysen und Data-Mining-Anwendungen zu verbessern.
Bei der prädiktiven Modellierung und anderen Arten der Datenanalyse kann ein einzelnes Modell, das auf einer einzigen Datenstichprobe basiert, Verzerrungen, eine hohe Variabilität oder völlige Ungenauigkeiten aufweisen, die die Zuverlässigkeit seiner 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 zur Verfügung stellen.
Ein gängiges Beispiel für Ensemble-Modellierung ist ein Random-Forest-Modell. Dieser Data-Mining-Ansatz nutzt mehrere Entscheidungsbäume, eine Art analytisches Modell, das 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-Modelle werden immer beliebter, da immer mehr Unternehmen die für die Ausführung solcher Modelle erforderlichen Computerressourcen und fortschrittliche Analysesoftware einsetzen. Darüber hinaus hat das Aufkommen von Hadoop und anderen Big-Data-Technologien dazu geführt, dass Unternehmen größere Datenmengen speichern und analysieren, was ein größeres Potenzial für die Ausführung von Analysemodellen auf verschiedenen Datenproben schafft.