Variableauswahl

Variable Selection ist eine statistische und maschinelles Lernen Verfahren, das darauf abzielt, die Teilmenge von Kandidatenvariablen zu identifizieren, die am meisten zur Vorhersagekraft eines Modells beitragen. Das primäre Ziel ist es, die Interpretierbarkeit und die Vorhersagegenauigkeit des Modells zu verbessern, während gleichzeitig das Überanpassungsrisiko und die Rechenkosten reduziert werden. Durch die Optimierung der Variablengruppe kann Variable Selection die Generalisierungsfähigkeit und Stabilität des Modells steigern. Es wird weit verbreitet in Data Mining, Bioinformatik, Finanzanalyse und anderen Bereichen angewendet, was es für die Erstellung effizienter und verlässlicher Vorhersagemodelle entscheidend macht.