Ensemble-Lernen
Ein maschinelles Lernparadigma, bei dem mehrere Modelle trainiert und kombiniert werden, um dasselbe Problem zu lösen und die Gesamtleistung zu verbessern.
Kombiniert unterschiedliche Basislerner (Bäume, neuronale Netze) durch Strategien wie Bagging, Boosting oder Stacking, um Varianz und Verzerrung zu reduzieren. Ensembles erfordern eine sorgfältige Vielfaltverwaltung, Kalibrierung der kombinierten Ergebnisse und Überprüfungen der Governance, um Interpretierbarkeit und Ressourceneffizienz sicherzustellen. Sie übertreffen oft einzelne Modelle, erfordern jedoch mehr Rechenleistung und eine robuste Überwachung jeder Komponente.
Eine Kredit-Risikoabteilung verwendet ein gestapeltes Ensemble, das logistische Regression, Random Forest und neuronales Netzwerk kombiniert, um Kreditanträge zu bewerten. Das Ensemble verbessert die AUC um 5 % gegenüber jedem einzelnen Modell. Die Governance schreibt separate Überwachungs-Dashboards für jedes Basismodell vor, um Komponentenfehler schnell zu erkennen.
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