Neues Ensemble-Modell: Behavioral Profiling steigert Genauigkeit
Ensemble‑Learning gilt als Schlüsseltechnologie, um die Grenzen der Vorhersageleistung zu verschieben. Traditionelle, statische Verfahren wie Stacking gewichten die Basismodelle als Ganzes und ignorieren, dass einzelne Modelle in unterschiedlichen Bereichen des Instanzraums unterschiedliche Kompetenzen besitzen. Um diese Schwäche zu beheben, wurde die Dynamische Ensemble‑Selektion (DES) entwickelt, die jedoch immer noch vor allem auf die Divergenz zwischen Modellen setzt und die eigentlichen Eigenschaften der Modelle vernachlässigt.
