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.
Das neue Framework Behavioral Profiling Ensemble (BPE) ändert die Perspektive grundlegend. Anstatt Modelle als monolithische Einheiten zu behandeln, erstellt BPE für jedes Modell ein „Verhaltensprofil“, das dessen typische Reaktionsmuster beschreibt. Die Gewichtung der Modelle erfolgt dann anhand der Abweichung zwischen der aktuellen Antwort eines Modells auf einen Testfall und seinem etablierten Profil. Dadurch wird die Integration stärker auf die individuellen Stärken und Schwächen jedes Modells abgestimmt.
Umfangreiche Tests an synthetischen und realen Datensätzen zeigen, dass BPE die Leistung gegenüber führenden Ensemble‑Baselines deutlich verbessert. Die Vorteile erstrecken sich nicht nur auf höhere Vorhersagegenauigkeit, sondern auch auf geringere Rechenkosten und einen reduzierten Speicherbedarf. Das Ergebnis ist ein effizienteres und ressourcenschonenderes Ensemble‑System, das in vielfältigen Anwendungsszenarien eingesetzt werden kann.