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Entscheidungsbäume vs. Random Forest vs. Boosting

Entscheidungsbäume sind eine einfache Möglichkeit, Klassifikations- oder Regressionsprobleme verständlich abzubilden. Der Nachteil ist die meist schlechtere Performance gegenüber moderneren Machine Learning Ansätzen.

Dieser Performancenachteil kann durch die Idee des Ensemblemodellierens und der darauf Basierenden Methode des Random Forest bzw. des … Weiterlesen >

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