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) mithilfe von Strategien wie Bagging, Boosting oder Stacking, um Varianz und Bias zu reduzieren. Ensembles erfordern ein sorgfältiges Management der Diversität, die Kalibrierung der kombinierten Ausgaben sowie Governance-Prüfungen, um Interpretierbarkeit und Ressourceneffizienz sicherzustellen. Sie übertreffen häufig Einzelmodelle, erfordern jedoch mehr Rechenleistung und ein robustes Monitoring jeder einzelnen Komponente.
Eine Abteilung für Kreditrisiken verwendet ein gestapeltes Ensemble – bestehend aus logistischer Regression, Random Forest und neuronalen Netzen –, um Kreditanträge zu bewerten. Das Ensemble verbessert die AUC gegenüber jedem einzelnen Modell um 5 %. Die Governance schreibt separate Monitoring-Dashboards für jedes Basismodell vor, um Komponentenfehler schnell zu identifizieren.
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