SPSS Modeler Bagging (Bootstrap Aggregating)Ibm

Bagging (Bootstrap Aggregating) ist ein Ensemble-Lernverfahren im SPSS Modeler, das verwendet wird, um die Genauigkeit und Stabilität von Vorhersagemodellen zu verbessern. Der Algorithmus funktioniert, indem er mehrere Modelle auf verschiedenen zufälligen Stichproben des Datensatzes trainiert und deren Vorhersagen kombiniert. Diese Methode ist besonders effektiv, um die Varianz zu reduzieren und Überanpassung (Overfitting) zu vermeiden, was zu robusteren Modellen führt.

Im Bagging-Prozess werden mehrere Bootstrap-Stichproben aus dem Originaldatensatz gezogen, wobei jede Stichprobe mit Zurücklegen erstellt wird, sodass bestimmte Beobachtungen in mehreren Stichproben enthalten sein können. Jedes Modell (oft Entscheidungsbäume) wird auf einer dieser Stichproben trainiert. Bei Klassifikationsproblemen entscheidet die Mehrheitsabstimmung über die endgültige Vorhersage, während bei Regressionsproblemen der Durchschnitt der Vorhersagen berechnet wird.

Ein typisches Beispiel für Bagging ist der Random Forests-Algorithmus, der auf dem Bagging-Prinzip basiert, aber zusätzlich zufällige Subsets der Variablen bei jedem Split verwendet.

Bagging ist besonders nützlich in Anwendungen, in denen die Modelle anfällig für hohe Varianz sind, wie z. B. bei Kreditrisikobewertungen, medizinischen Diagnosen oder Marktanalyse-Projekten. SPSS Modeler ermöglicht es dir, die Anzahl der Basis-Modelle anzupassen und die Aggregierungsmethode zu wählen, was dir hilft, die Genauigkeit und Stabilität des Vorhersagemodells optimal einzustellen.