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In einer umfassenden Untersuchung wurden 21 gängige Klassifikatoren – von linearen Modellen über SVMs bis hin zu Tree‑Ensembles wie CatBoost, XGBoost und LightGBM sowie modernen tabellarischen neuronalen Netzwerken – auf einer Vielzahl von binären Aufgaben aus der TabArena‑v0.1‑Suite getestet. Dabei wurde ein randomisiertes, stratifiziertes fünf‑Fold‑Cross‑Validation‑Schema mit einem separaten Test‑Fold verwendet, um die Generalisierbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten.

Vier verschiedene Klassifikatoren wurden auf Daten zur Schülerleistung angewendet und mit einer sorgfältigen nested Cross‑Validation sowie statistischen Tests optimiert. Dabei wurden Hyperparameter systematisch angepasst, um die Modellleistung zu maximieren.

Forscher haben gezeigt, dass die Kombination mehrerer Klassifikatoren die Zuverlässigkeit der asynchronen Vorhersage von Bewegungsabsichten aus EEG‑Signalen deutlich erhöht – ein entscheidender Fortschritt für die robotergestützte Rehabilitation von Schlaganfallpatienten.

Die Bewertung der Qualität synthetischer Daten im Android‑Malware‑Bereich ist seit langem ein Problem. Instabilität und fehlende Standardisierung der vorhandenen Messgrößen erschweren die Vergleichbarkeit von Modellen.