Ensemble-Lernen

Ensemble Learning ist eine Maschinelles Lernen-Technik, die die prädiktive Leistung durch die Kombination mehrerer Lernmodelle verbessert. Ihr Kernziel besteht darin, die Generalisierungsfähigkeit und Stabilität des Modells durch die Integration verschiedener Lerner zu erhöhen, wodurch das Überanpassungsrisiko reduziert wird. In der Praxis wird Ensemble Learning in Bereichen wie Klassifikation, Regression und Merkmalsauswahl weit verbreitet eingesetzt, um die Effizienz und Genauigkeit bei der Lösung komplexer Probleme effektiv zu steigern.