{"id":180130,"date":"2023-07-16T10:11:33","date_gmt":"2023-07-16T09:11:33","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=180130"},"modified":"2023-10-30T12:59:09","modified_gmt":"2023-10-30T11:59:09","slug":"hyperparameter-was-ist-das-wozu-dienen-sie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/hyperparameter-was-ist-das-wozu-dienen-sie","title":{"rendered":"Hyperparameter: Was ist das? Wozu dienen sie?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"180130\" class=\"elementor elementor-180130\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1fb53df e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1fb53df\" 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-3aa0d6f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3aa0d6f\" 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\">Modelle des maschinellen Lernens sind m\u00e4chtige Werkzeuge zur L\u00f6sung komplexer Probleme, sei es zur Vorhersage von B\u00f6rsentrends oder zur <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/data-science-sante-medecine\">Diagnose von Krankheiten<\/a>. Um das Beste aus diesen Modellen herauszuholen, muss man jedoch die Rolle der Hyperparameter verstehen und wissen, wie man sie f\u00fcr eine bessere Leistung optimieren kann.<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e5ae2c2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e5ae2c2\" 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<p><span style=\"font-weight: 400;\">In diesem Artikel befassen wir uns mit den verschiedenen Arten von Hyperparametern und den Techniken, mit denen sie optimiert werden k\u00f6nnen. Wir gehen auch darauf ein, wie wichtig es ist, die Beziehungen zwischen<strong> Hyperparametern und der Leistung des Modells<\/strong> zu verstehen und welche Kompromisse eingegangen werden m\u00fcssen.<\/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-b1338fa e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b1338fa\" 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-d9171eb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d9171eb\" 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 ist ein Hyperparameter?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-502b776e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"502b776e\" 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>Ein Hyperparameter ist ein Parameter, der verwendet wird, um ein <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kernel-alles-ueber-die-methode-des-machine-learning\">Machine-Learning-Modell zu konfigurieren<\/a>. Im Gegensatz zu den Parametern des Modells, die aus den Trainingsdaten gelernt werden, m\u00fcssen <strong>Hyperparameter vom Benutzer<\/strong> festgelegt werden, bevor das Modell trainiert werden kann.<\/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-47643dbf elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"47643dbf\" 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=\"1999\" height=\"1333\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180133\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image1.jpg 1999w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image1-300x200.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image1-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image1-768x512.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image1-1536x1024.jpg 1536w\" sizes=\"(max-width: 1999px) 100vw, 1999px\" \/>\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-7a58e8e0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7a58e8e0\" 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;\">Hyperparameter werden normalerweise auf der Grundlage der gew\u00fcnschten Leistung des Modells sowie seiner Eigenschaften und Grenzen ausgew\u00e4hlt.<\/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-1702021 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1702021\" 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-2de469b6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2de469b6\" 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\">Warum sind Hyperparameter wichtig?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4c829061 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4c829061\" 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>Hyperparameter sind wichtig, da sie einen erheblichen Einfluss auf die Leistung des Modells haben k\u00f6nnen. Durch die Verwendung ungeeigneter Werte ist es dann z. B. m\u00f6glich, die Trainingsdaten zu \u00fcberlernen (<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/overfitting-was-ist-das-wie-kann-man-es-vermeiden\">overfitting<\/a>) oder zu <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/underfitting-in-machine-learning-so-loest-du-es\">unterlernen (underfitting).<\/a><\/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-5934d30c elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"5934d30c\" 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<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"563\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image2-2-1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180134\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image2-2-1.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image2-2-1-300x165.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image2-2-1-768x422.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/>\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-31f63edd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"31f63edd\" 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;\">Overfitting wird auftreten, wenn sich das Modell zu eng an die Trainingsdaten anpasst und nicht gut auf die Testdaten verallgemeinert. Dies kann dazu f\u00fchren, dass die Leistung des Modells bei den Testdaten sinkt.<\/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-33ce753b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"33ce753b\" 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=\"1024\" height=\"563\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image4-2-1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180135\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image4-2-1.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image4-2-1-300x165.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image4-2-1-768x422.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/>\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-4c1b339e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4c1b339e\" 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><strong>Underfitting hingegen tritt auf, wenn sich das Modell nicht ausreichend<\/strong> an die Trainingsdaten anpasst und die komplexen Beziehungen in den Daten nicht erfassen kann. Dies kann also zu einer schlechteren Leistung des Modells bei den Trainings- und Testdaten f\u00fchren.<\/p><p>Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass es wichtig ist, die Hyperparameter so zu w\u00e4hlen, dass Overfitting und Underfitting vermieden werden, um ein leistungsf\u00e4higes Modell f\u00fcr die Testdaten zu erhalten.<\/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-18c0297 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"18c0297\" 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-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\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\">Die Verwendung von Hyperparametern lernen<\/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-7461b4a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7461b4a\" 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-66eed8a0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"66eed8a0\" 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 sind die Unterschiede zwischen den Hyperparametern?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-16e9af63 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"16e9af63\" 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;\">Es gibt verschiedene Methoden, um die Hyperparameter einer Vorlage auszuw\u00e4hlen. Hier sind einige Beispiele:<\/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-718e09c3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"718e09c3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Rastersuche (grid search)<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e44c12 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6e44c12\" 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>Diese Einstellung besteht darin, alle m\u00f6glichen Kombinationen der Hyperparameter auszuprobieren, ein <strong>Modell f\u00fcr jede Kombination zu trainieren<\/strong> und die Kombination mit den besten Ergebnissen auszuw\u00e4hlen. Diese Methode kann sehr effizient sein, aber sie kann sehr zeitaufwendig sein, wenn du viele Hyperparameter und m\u00f6gliche Werte ausprobieren musst. Au\u00dferdem kann sie in Bezug auf Rechenressourcen kostspielig sein, wenn du viele Modelltrainings ben\u00f6tigst, um die besten Kombinationen zu finden.<\/p><p>Trotz dieser Nachteile bleibt die Grid-Suche eine beliebte Methode zur Auswahl von<strong> Hyperparametern und kann in vielen Situationen<\/strong> sehr effektiv sein. Wenn du die Zeit und die n\u00f6tigen Rechenressourcen hast, ist dies ein Ansatz, den du bei der Auswahl der Hyperparameter f\u00fcr dein Modell in Betracht ziehen solltest.<\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"426\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Bagging im Machine Learning - Was ist das ?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/bagging-im-machine-learning-was-ist-das\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/bagging-im-machine-learning-was-ist-das\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Bagging im Machine Learning &#8211; Was ist das ?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Machine Learning Clustering: CAH Algorithmus&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Machine Learning Clustering: CAH Algorithmus<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Learning vs. Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Learning vs. Machine Learning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Data Poisoning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-poisoning-eine-bedrohung-fuer-machine-learning-modelle\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-poisoning-eine-bedrohung-fuer-machine-learning-modelle\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Poisoning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Machine Learning Data Sets Top 5&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-data-sets-top-5-websites\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-data-sets-top-5-websites\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Machine Learning Data Sets Top 5<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Die Top 3 Machine Learning Algorithmen&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Die Top 3 Machine Learning Algorithmen<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-33db9dca elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"33db9dca\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Random search<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4415b65 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4415b65\" 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>Bei der Zufallssuche werden verschiedene<strong> Kombinationen von Hyperparametern<\/strong> zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlt und f\u00fcr jede Kombination wird ein Modell trainiert. Diese Methode kann weniger effizient sein als die Rastersuche, hat aber den Vorteil, dass sie oft schneller umzusetzen ist und in bestimmten Situationen gute Ergebnisse liefern kann.<\/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-103ebdf3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"103ebdf3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Bayesianische Optimierung<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b19326c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2b19326c\" 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>Besteht darin, eine <strong>Wahrscheinlichkeitsverteilung \u00fcber die Hyperparameter<\/strong> zu verwenden und diese Verteilung anhand der Ergebnisse zu aktualisieren, die beim Trainieren des Modells erzielt werden. Diese Methode kann effizienter sein als die Raster- und Zufallssuche, erfordert aber in der Regel den Einsatz von Spezialwerkzeugen und kann komplizierter zu implementieren sein.<\/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-4d4ca873 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"4d4ca873\" 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<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1920\" height=\"1067\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image3.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180136\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image3.jpg 1920w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image3-300x167.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image3-1024x569.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image3-768x427.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image3-1536x854.jpg 1536w\" sizes=\"(max-width: 1920px) 100vw, 1920px\" \/>\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-40a5145e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"40a5145e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Experimentieren und Trial and Error<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3a27ac83 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3a27ac83\" 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;\">Besteht darin, iterativ verschiedene Werte f\u00fcr Hyperparameter auszuprobieren und die <strong>Hyperparameter entsprechend den Ergebnissen<\/strong> anzupassen. Diese Methode kann n\u00fctzlich sein, wenn du ein gutes Verst\u00e4ndnis der Hyperparameter und ihrer Auswirkungen auf das Modell hast, aber sie kann weniger effektiv sein als die anderen Methoden, wenn du nicht wei\u00dft, welche Hyperparameter am wichtigsten sind.<\/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-38c4f10b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"38c4f10b\" 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>Letztendlich h\u00e4ngt die Wahl der Hyperparameter von vielen Faktoren ab, wie z. B. der Komplexit\u00e4t der Daten, der gew\u00fcnschten Leistung und den verf\u00fcgbaren Ressourcen. Es empfiehlt sich, verschiedene Ans\u00e4tze zu testen, um die Hyperparameter zu finden, die f\u00fcr dein Modell die besten Ergebnisse liefern.<\/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-2a083a7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2a083a7\" 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-878a22d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"878a22d\" 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\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-155a8e0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"155a8e0\" 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;\">Hyperparameter sind Parameter, die zur <strong>Konfiguration eines Machine-Learning-Modells verwendet<\/strong> werden und einen erheblichen Einfluss auf dessen Leistung haben k\u00f6nnen. Es ist wichtig, die Hyperparameter sorgf\u00e4ltig auszuw\u00e4hlen, um Overfitting und Underfitting zu vermeiden und ein leistungsstarkes Modell zu erhalten. Es gibt verschiedene Methoden zur Auswahl von Hyperparametern, die alle ihre eigenen Vor- und Nachteile haben. Letztendlich h\u00e4ngt die Wahl der Hyperparameter von vielen Faktoren ab und kann Versuch und Irrtum erfordern, um die besten Werte zu finden.<\/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-3dea79c elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3dea79c\" 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-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\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\">Lerne, Hyperparameter zu verwenden<\/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-0b5f02c elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"0b5f02c\" 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\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist ein Hyperparameter?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Ein Hyperparameter ist ein Parameter, der verwendet wird, um ein Machine-Learning-Modell zu konfigurieren. Im Gegensatz zu den Parametern des Modells, die aus den Trainingsdaten gelernt werden, m\u00fcssen die Hyperparameter vom Benutzer festgelegt werden, bevor das Modell trainiert werden kann.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Warum sind Hyperparameter wichtig?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Hyperparameter sind wichtig, weil sie einen erheblichen Einfluss auf die Leistung des Modells haben k\u00f6nnen. Zum Beispiel kann es durch die Verwendung ungeeigneter Werte zu einem \u00dcberlernen (overfitting) oder Unterlernen (underfitting) der Trainingsdaten kommen.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Grid search (Rastersuche)\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Bei dieser Einstellung werden alle m\u00f6glichen Kombinationen von Hyperparametern ausprobiert, wobei f\u00fcr jede Kombination ein Muster trainiert wird und die Kombination mit den besten Ergebnissen ausgew\u00e4hlt wird. Diese Methode kann sehr effektiv sein, aber sie kann sehr zeitaufwendig sein, wenn du viele Hyperparameter und m\u00f6gliche Werte ausprobieren musst. Au\u00dferdem kann sie in Bezug auf Rechenressourcen kostspielig sein, wenn du viele Modelltrainings ben\u00f6tigst, um die besten Kombinationen zu finden. Trotz dieser Nachteile bleibt die Grid-Suche eine beliebte Methode zur Auswahl von Hyperparametern und kann in vielen Situationen sehr effektiv sein. Wenn du die n\u00f6tige Zeit und die Rechenressourcen hast, ist dies ein Ansatz, den du in Betracht ziehen solltest, um die Hyperparameter f\u00fcr dein Modell auszuw\u00e4hlen.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Random search\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Bei der zuf\u00e4lligen Suche werden verschiedene Kombinationen von Hyperparametern zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlt und ein Modell f\u00fcr jede Kombination trainiert. Diese Methode kann weniger effizient sein als die Rastersuche, hat aber den Vorteil, dass sie oft schneller zu implementieren ist und in bestimmten Situationen gute Ergebnisse liefern kann.\"\n    }\n  }]\n}\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>Modelle des maschinellen Lernens sind m\u00e4chtige Werkzeuge zur L\u00f6sung komplexer Probleme, sei es zur Vorhersage von B\u00f6rsentrends oder zur Diagnose von Krankheiten. Um das Beste aus diesen Modellen herauszuholen, muss man jedoch die Rolle der Hyperparameter verstehen und wissen, wie man sie f\u00fcr eine bessere Leistung optimieren kann. In diesem Artikel befassen wir uns mit [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":67,"featured_media":180132,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2454],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Hyperparameter: Was ist das? 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