Vier Klassifikatoren auf demselben Datensatz optimiert – keiner verbesserte sich
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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.
Das Ergebnis war überraschend: Trotz der umfangreichen Feinabstimmung zeigte sich keine signifikante Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit. Die Optimierung veränderte die Modelle praktisch nicht, was wichtige Implikationen für die Praxis der Modellwahl und -anpassung liefert.
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