Bekannte Methoden
Die ersten Ergebnisse der Regressionsanalyse sehen vielversprechend aus. Trotzdem gibt es noch Luft nach oben. Deshalb probieren Anna und Karl nun bekannte Methoden aus. Entscheidungsbäume haben sie bereits zur Klassifizierung benutzt. Mit dem Algorithmus CART können wir Entscheidungsbäume sowohl für die Klassifikation als auch für die Regression konstruieren. Aus vielen Entscheidungsbäumen bilden wir wiederum Ensembles: Random Forest und Gradient Boosted Trees. Statt einer Abstimmung der einzelnen Modelle, wird nun jedoch der Mittelwert der Schätzungen berechnet. Ein neuronales Netz, speziell das Multilayer-Perzeptron, kann ebenfalls Regressionsprobleme bearbeiten. Mit diesen elaborierten Methoden schlagen die beiden Trainees die bisherigen. Allerdings kommen Anna und Karl zu unterschiedlichen Testergebnissen. Ihre besten trainierten Modelle haben sie mit unterschiedlichen Methoden erstellt. Das hat Auswirkungen auf zukünftige Prognosen.
Keywords: Regression Tree, CART, Random Forest, Gradient Boosted Trees, Multilayer-Perzeptron.
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