{"id":163366,"date":"2024-01-09T13:58:05","date_gmt":"2024-01-09T12:58:05","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=163366"},"modified":"2024-01-09T14:10:57","modified_gmt":"2024-01-09T13:10:57","slug":"bagging-im-machine-learning-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/bagging-im-machine-learning-was-ist-das","title":{"rendered":"Bagging im Machine Learning: Was ist das?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"163366\" class=\"elementor elementor-163366\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-367a421 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"367a421\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-df86c38 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"df86c38\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2><b>&#8222;Gemeinsam sind wir st\u00e4rker&#8220;: Mit diesem Zitat k\u00f6nnte man Bootstrap aggregating (kurz Bagging genannt) definieren. Tats\u00e4chlich geh\u00f6rt diese Technik zu den Ensemblemethoden, bei denen eine Gruppe von Stichproben betrachtet wird, um die endg\u00fcltige Entscheidung zu treffen. Nun schauen wir uns den Fall des Baggings genauer an.<\/b><\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-de405ed elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"de405ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zun\u00e4chst ist es notwendig, dass wir mit Daten arbeiten. Wir werden n\u00e4mlich nicht alle unsere Modelle mit denselben Daten versorgen, damit unsere Modelle <\/span><b>unabh\u00e4ngig<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> voneinander bleiben. Das Problem dabei ist, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/datasets-top-5-websites-fuer-qualitativ-hochwertige-datensaetze\">dass wir den Datensatz nicht zerlegen k\u00f6nnen.<\/a> Bei einer gro\u00dfen Anzahl von Modellen w\u00fcrden unsere Modelle nicht ausreichend trainiert und schlechte Ergebnisse liefern.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d96fd2a elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"d96fd2a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-machine-learning-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Machine Learning Weiterbildung\u00b2<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e06c09a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e06c09a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dca13cb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"dca13cb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Bagging - Die L\u00f6sung unseres Problems: Bootstrap<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4ab851c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4ab851c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um dieses Problem zu l\u00f6sen, erstellen wir einen <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/bootstrap-was-ist-das-wie-kann-man-damit-eine-webseite-erstellen\"><b>Bootstrap<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">-Datensatz. Bei dieser Methode erstellen wir einen neuen Datensatz aus dem <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/datasets-top-5-websites-fuer-qualitativ-hochwertige-datensaetze\">urspr\u00fcnglichen Datensatz<\/a>. Der neue Datensatz hat die gleiche Gr\u00f6\u00dfe wie der Ausgangsdatensatz. Bezeichnen wir <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">n<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> als Stichprobengr\u00f6\u00dfe und nennen wir <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">E_1<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> den urspr\u00fcnglichen Datensatz und <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">E_2<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> den durch Bootstrap erstellten Datensatz. Aus <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">E_1<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> w\u00e4hlen wir zuf\u00e4llig eine Person aus, die wir in <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">E_2<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> platzieren. Diesen Schritt werden wir wiederholen, bis <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">E_2<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> die Gr\u00f6\u00dfe <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">n<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> hat. Es ist wichtig zu bemerken, dass die ausgew\u00e4hlten Elemente immer in <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">E_1<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> sind, wir k\u00f6nnen <strong>d<\/strong><\/span><b>as gleiche Element mehrmals ausw\u00e4hlen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Mit dieser Besonderheit werden <strong>unterschiedliche Daten erzeugt.<\/strong><\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Schauen wir uns zum besseren Verst\u00e4ndnis ein konkretes Beispiel an, wobei wir die obigen Schreibweise \u00fcbernehmen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-76f1654 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"76f1654\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"422\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/09\/illu_bagging-schema_2-1.webp\" class=\"attachment-large size-large wp-image-163370\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/09\/illu_bagging-schema_2-1.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/09\/illu_bagging-schema_2-1-300x165.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fa16f07 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"fa16f07\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Mehr \u00fcber die Ausbildung zum\/r Data Scientist erfahren<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bc021f8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bc021f8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Hier besteht <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">E_1<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> aus 2 Elementen namens A und 2 Elementen namens B, <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">E_2 <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">ist leer und <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">n<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">=4.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">In der ersten Wiederholung wird <\/span><b>zuf\u00e4llig<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ein Element aus <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">E_1<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> ausgew\u00e4hlt, B wird in <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">E_2<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> platziert.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Dieser Vorgang wird wiederholt, bis<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\"> E_2 <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">aus 4 Elementen besteht.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Schlie\u00dflich besteht <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">E_2<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> aus 3 Elementen B und einem Element A. Ein Element B wurde dreimal ausgew\u00e4hlt.<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nachdem wir nun gesehen haben, was Bootstrap ist, entscheiden wir uns daf\u00fcr, 3 Bootstrap-Stichproben* zu nehmen. Jeder Stichprobe werden wir ein anderes Modell zuweisen. Es ist \u00fcblich, <\/span><a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Entscheidungsbaum\">Entscheidungsb\u00e4ume<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> zu verwenden. Wir trainieren jedes Modell und machen unsere Vorhersagen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">*die Wahl von 3 ist willk\u00fcrlich<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aa66a3d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"aa66a3d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3a83baa elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3a83baa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was k\u00f6nnen wir jetzt mit drei Vorhersagen anfangen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eef554c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"eef554c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wir brauchen einen einzigen Wert f\u00fcr unser Problem, deshalb machen wir hier eine <\/span><b>Datenaggregation<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. F\u00fcr Klassifikationsmodelle werden wir ein <\/span><b>Wahlsystem<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> anwenden und f\u00fcr Regressionsmodelle werden wir den <\/span><b>Mittelwert<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> des vorhergesagten Wertes berechnen. Nach dem Ausgangszitat konstruieren wir aus mehreren Modellen ein endg\u00fcltiges Modell.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein Beispiel f\u00fcr ein Wahlsystem, bei dem wir A oder B vorhersagen m\u00fcssen, k\u00f6nnen wir mit dem folgenden Beispiel sehen:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-69c90d8 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"69c90d8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"422\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/09\/illu_bagging-schema3.webp\" class=\"attachment-large size-large wp-image-163380\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/09\/illu_bagging-schema3.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/09\/illu_bagging-schema3-300x165.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2a4a1de elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2a4a1de\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um uns zu merken, was Bagging ist, k\u00f6nnen wir uns daran erinnern, dass es sich um eine Kombination aus Bootstrap und Aggregation handelt. Ein bekannter Bagging-Algorithmus ist der ber\u00fchmte<\/span><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/random-forest-definition\"> Random Forest<\/a><\/strong><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">. Au\u00dferdem kannst Du Dich <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/gradient-boosting-algorithmen\"><span style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>in diesem Artikel<\/strong><\/span><\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00fcber eine weitere bekannte Aggregationstechnik, das <\/span><b>Boosting<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, informieren.<\/span><\/p><blockquote><p><b>Bagging<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> = <\/span><b>B<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">ootstrap + <\/span><b>Agg<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">regat<\/span><b>ing<\/b><\/p><\/blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine der St\u00e4rken dieser Methode ist die <\/span><b>Verringerung der Varianz<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, denn auch wenn die Modelle nicht mit demselben Datensatz trainiert werden, teilen die Bootstrap-Stichproben gemeinsame Tupel, was zu einer <\/span><b>Verzerrung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> f\u00fchrt. Diese erzeugte Verzerrung f\u00fchrt zu einer Verringerung der Varianz.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein zweiter Vorteil ist die Korrektur von Fehlvorhersagen. Betrachten wir das untere Bild. Jedes Modell macht einen Fehler bei der Vorhersage der Klassifizierung, aber jeder Fehler wird durch das Wahlsystem korrigiert.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fbd7fb0 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"fbd7fb0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"422\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/09\/illu_bagging_schema3-24.webp\" class=\"attachment-large size-large wp-image-163381\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/09\/illu_bagging_schema3-24.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/09\/illu_bagging_schema3-24-300x165.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-55303b9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"55303b9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Wir haben gesehen, wie Bagging mit Ensemblemethoden zusammenh\u00e4ngt. Wie in der Einleitung erw\u00e4hnt, verwenden wir mehrere Modelle, deren Vorhersagen wir zu einer endg\u00fcltigen Vorhersage aggregieren. Um unsere verschiedenen Modelle zu kalibrieren, erstellen wir verschiedene Datens\u00e4tze durch Bootstrapping auf die Ausgangsstichprobe.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Wenn Du dies in die Praxis umsetzen m\u00f6chtest, kannst Du Dich gerne f\u00fcr unsere Weiterbildung zum\/r Data Scientist anmelden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e28191 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3e28191\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Den Lehrgang zum\/r Data Scientist entdecken<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7013d84 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7013d84\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-811ce07 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"811ce07\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-column .elementor-spacer-inner{height:var(--spacer-size)}.e-con{--container-widget-width:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer{width:var(--container-widget-width,var(--spacer-size));--align-self:var(--container-widget-align-self,initial);--flex-shrink:0}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container,.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer{height:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner{height:var(--container-widget-height,var(--spacer-size))}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-40a6890 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"40a6890\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Was ist Bagging?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"\\\"Gemeinsam sind wir st\u00e4rker\\\": Mit diesem Zitat k\u00f6nnte man Bootstrap aggregating (kurz Bagging genannt) definieren. Tats\u00e4chlich geh\u00f6rt diese Technik zu den Ensemblemethoden, bei denen eine Gruppe von Stichproben betrachtet wird, um die endg\u00fcltige Entscheidung zu treffen. Nun schauen wir uns den Fall des Baggings genauer an.\r\n\r\nZun\u00e4chst ist es notwendig, dass wir mit Daten arbeiten. Wir werden n\u00e4mlich nicht alle unsere Modelle mit denselben Daten versorgen, damit unsere Modelle unabh\u00e4ngig voneinander bleiben. Das Problem dabei ist, dass wir den Datensatz nicht zerlegen k\u00f6nnen. Bei einer gro\u00dfen Anzahl von Modellen w\u00fcrden unsere Modelle nicht ausreichend trainiert und schlechte Ergebnisse liefern.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Was k\u00f6nnen wir jetzt mit drei Vorhersagen anfangen?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Wir brauchen einen einzigen Wert f\u00fcr unser Problem, deshalb machen wir hier eine Datenaggregation. F\u00fcr Klassifikationsmodelle werden wir ein Wahlsystem anwenden und f\u00fcr Regressionsmodelle werden wir den Mittelwert des vorhergesagten Wertes berechnen. Nach dem Ausgangszitat konstruieren wir aus mehreren Modellen ein endg\u00fcltiges Modell.\r\n\r\nEin Beispiel f\u00fcr ein Wahlsystem, bei dem wir A oder B vorhersagen m\u00fcssen, k\u00f6nnen wir mit dem folgenden Beispiel sehen:\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>&#8222;Gemeinsam sind wir st\u00e4rker&#8220;: Mit diesem Zitat k\u00f6nnte man Bootstrap aggregating (kurz Bagging genannt) definieren. Tats\u00e4chlich geh\u00f6rt diese Technik zu den Ensemblemethoden, bei denen eine Gruppe von Stichproben betrachtet wird, um die endg\u00fcltige Entscheidung zu treffen. Nun schauen wir uns den Fall des Baggings genauer an. Zun\u00e4chst ist es notwendig, dass wir mit Daten arbeiten. 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