{"id":201933,"date":"2025-01-27T06:30:00","date_gmt":"2025-01-27T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=201933"},"modified":"2025-01-16T14:12:38","modified_gmt":"2025-01-16T13:12:38","slug":"bagging-vs-boosting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/bagging-vs-boosting","title":{"rendered":"Bagging vs. Boosting: Unterschiede, Gemeinsamkeiten und Einsatzm\u00f6glichkeiten"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"201933\" class=\"elementor elementor-201933\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-34f2e17 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"34f2e17\" 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-b381987 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b381987\" 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><b>Wenn das Lernen eines einzelnen Modells Schwierigkeiten hat, gute Vorhersagen zu liefern, erscheinen Ensemble-Learning-Methoden oft als die bevorzugte L\u00f6sung. Die bekanntesten Ensemble-Techniken, Bagging (Bootstrap Aggregating) und Boosting, haben beide das Ziel, die Genauigkeit von Vorhersagen im Machine Learning zu verbessern, indem sie die Ergebnisse einzelner Modelle kombinieren, um robustere und pr\u00e4zisere endg\u00fcltige Vorhersagen zu extrahieren.<\/b><\/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-06b4a21 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"06b4a21\" 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-2f57c4b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2f57c4b\" 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 Kraft des Parallelen Lernens<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0f6e508 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"0f6e508\" 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\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1920\" height=\"1080\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-201935\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-1.webp 1920w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-1-300x169.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-1-1024x576.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-1-768x432.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-1-1536x864.webp 1536w\" sizes=\"(max-width: 1920px) 100vw, 1920px\" \/>\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-3d18f43 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3d18f43\" 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;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/bagging-im-machine-learning-was-ist-das\">Das Bagging, eingef\u00fchrt von Leo Breiman im Jahr 1994<\/a>, basiert auf dem Training mehrerer Versionen eines Pr\u00e4diktors wie eines Entscheidungsbaums, der auf <\/span><b>parallele<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und <\/span><b>unabh\u00e4ngige<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Weise trainiert wird. Der erste Schritt des Bagging besteht darin, eine <\/span><b>zuf\u00e4llige Stichprobenziehung mit Zur\u00fccklegen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (als Bootstrapping bezeichnet) aus dem gesamten Trainingsdatensatz durchzuf\u00fchren. Jedem Pr\u00e4diktor wird ein Trainingsstichproben zugewiesen, auf dem er Vorhersagen trifft. Diese werden dann mit denen aller anderen unterschiedlichen Pr\u00e4diktoren kombiniert. Dieser letzte Schritt erfolgt durch die Berechnung des Durchschnitts der Vorhersagen, die von den verschiedenen Modellen gemacht wurden (f\u00fcr quantitative Vorhersagen) oder durch eine Abstimmungsmethode (f\u00fcr kategoriale Vorhersagen), <\/span><b>bei der die Vorhersage mit der h\u00f6chsten Anzahl an Vorkommen oder Wahrscheinlichkeit gew\u00e4hlt wird<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Hauptst\u00e4rke des Bagging liegt in seiner F\u00e4higkeit, die <\/span><b>Varianz zu reduzieren, ohne die Verzerrung zu erh\u00f6hen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Durch das Training von Modellen auf verschiedenen Teilmengen mit einem bestimmten Prozentsatz gemeinsamer Daten erfasst jedes Modell die Diversit\u00e4t in den zuf\u00e4lligen Datens\u00e4tzen und erzielt gleichzeitig finale Ergebnisse, die gut auf dem Testdatensatz generalisieren. Eine Analogie zur realen Welt ist folgende: Fragen Sie mehrere Experten nach ihrer Meinung zu einem komplexen Problem. Jeder Experte, obwohl kompetent, kann leicht unterschiedliche Erfahrungen und Perspektiven haben. Das Mittel der Meinungen f\u00fchrt oft zu <\/span><b>besseren Entscheidungen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> als auf einen einzigen Experten zu vertrauen.<\/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-290cb4f elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"290cb4f\" 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\" 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\">Vertiefung \u00fcber Bagging in Machine Learning<\/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-7089dda elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7089dda\" 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;\">Zusammenfassend wird die <\/span><b>Aggregation mehrerer Modelle mit hoher Varianz<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> verwendet, um die in jedem Trainingsdatensatz vorhandenen Variationen bestm\u00f6glich aufzufangen. Dieser Ansatz erm\u00f6glicht es, die <\/span><b>Fehler einzelner Vorhersagen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> der verschiedenen Modelle zu gl\u00e4tten, um ein globales Modell mit <\/span><b>geringer Varianz<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zu konstruieren, indem <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/overfitting-was-ist-das-wie-kann-man-es-vermeiden\">die Vorhersagen mehrerer Modelle mit hoher Varianz (Overfitting)<\/a> kombiniert werden. Das Bagging wurde insbesondere durch <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/random-forest-definition\">Random Forests (zuf\u00e4llige W\u00e4lder)<\/a> popul\u00e4r gemacht, die das Ergebnis des parallelen Trainings von Entscheidungsb\u00e4umen sind, einer Modellart, die f\u00fcr ihre hohe Varianz bekannt ist.<\/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-887ac98 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"887ac98\" 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-893a45d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"893a45d\" 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\">Boosting: Sequentielles Lernen zur Fehlerreduktion<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b3889b8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b3889b8\" 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;\">Im Gegensatz zum <\/span><b>Bagging<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> folgt das <\/span><b>Boosting<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> einer <\/span><b>sequentiellen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Methode beim Aufbau des endg\u00fcltigen Modells. Die einzelnen Pr\u00e4diktoren werden als <\/span><b>schwach<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (Underfitting) bezeichnet und in <\/span><b>Reihe<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> gebaut, einer nach dem anderen. Jedes Modell zielt darauf ab, die Fehler des vorherigen zu korrigieren, um die durch jedes schwache Modell eingef\u00fchrte Verzerrung zu verringern. Die Boosting-Algorithmen umfassen insbesondere <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/gradient-boosting-algorithmen\">AdaBoost (Adaptive Boosting), das Gradient Boosting und seine Varianten XGBoost, LightGBM<\/a>.<\/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-89dfcb6 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"89dfcb6\" 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=\"1200\" height=\"686\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-4.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-201936\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-4.webp 1200w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-4-300x172.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-4-1024x585.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-4-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/>\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-eb8cecd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"eb8cecd\" 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;\">Der Prozess beginnt mit einem schwachen Lerner, der Vorhersagen auf dem Trainingsdatensatz macht. Die <\/span><b>schlecht vorhergesagten Instanzen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> werden dann vom Boosting-Algorithmus identifiziert, der ihnen <\/span><b>h\u00f6here Gewichte<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zuweist. Das folgende Modell konzentriert sich w\u00e4hrend seines Trainings mehr auf diese zuvor schwer zu identifizierenden F\u00e4lle, um seine Vorhersagen robuster zu machen. Der Prozess wird fortgesetzt, und jedes nachfolgende Modell zielt darauf ab, die Fehler der vorherigen schwachen Lerner zu korrigieren, bis das letzte Modell der Serie trainiert ist. Genau wie beim <\/span><b>Bagging<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> kann die Anzahl der Modelle, die f\u00fcr finale Vorhersagen trainiert werden, empirisch bestimmt werden, unter Ber\u00fccksichtigung von Komplexit\u00e4t, Trainingszeit und Genauigkeit der finalen Vorhersagen.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Das <\/span><b>Gradient Boosting<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> treibt das Konzept des <\/span><b>Boosting<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> weiter, indem es einen auf der Minimierung von Gradienten basierenden Ansatz zur Anpassung von Vorhersagen verwendet. Jedes neue Modell wird trainiert, um <\/span><b>die Reste der vorherigen Vorhersagen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zu korrigieren, indem es der Richtung des Gradienten der Verlustfunktion folgt, was eine genauere und effizientere Optimierung erm\u00f6glicht.<\/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-37fdab0 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"37fdab0\" 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\" 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\">Werde Machine Learning Engineer<\/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-3e7ca50 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3e7ca50\" 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-e6fa081 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e6fa081\" 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\">Wichtige Unterschiede und Kompromisse<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-501e13a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"501e13a\" 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\"><font size=\"4\">1. Trainingsansatz:<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6580267 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6580267\" 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;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Bagging: Die Modelle werden <\/span><b>unabh\u00e4ngig<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und <\/span><b>parallel<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> trainiert.<\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">Boosting: Die Modelle werden <\/span><b>sequentiell<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> trainiert, jedes Modell lernt aus den Fehlern des vorherigen.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a0d810a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a0d810a\" 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\"><font size=\"4\">2. Fehlerbehandlung:<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7d1f4e5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7d1f4e5\" 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;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Bagging: Reduziert die Varianz durch Mittelwertbildung.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Boosting: Reduziert sowohl die Verzerrung als auch die Varianz durch sequentielles Lernen.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b30ba0 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2b30ba0\" 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=\"1200\" height=\"686\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-201938\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-2.webp 1200w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-2-300x172.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-2-1024x585.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-2-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/>\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-7ec1b9c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7ec1b9c\" 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\"><font size=\"4\">3. Risiko des Overfittings:<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fafdfaf elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fafdfaf\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Bagging: In der Regel widerstandsf\u00e4higer gegen <\/span><b>Overfitting<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">Boosting: Empf\u00e4nglicher f\u00fcr <\/span><b>Overfitting<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, insbesondere wenn es versucht, verrauschte Daten korrekt zu klassifizieren.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b4a6d2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2b4a6d2\" 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\"><font size=\"4\">4. Trainingsgeschwindigkeit:<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c88fb89 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c88fb89\" 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;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Bagging: Schneller, da die Modelle parallel trainiert werden k\u00f6nnen.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Boosting: Langsamer aufgrund seiner sequentiellen Natur.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-114169c elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"114169c\" 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\" 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\">Bagging und Boosting beherrschen<\/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-eb8be3f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"eb8be3f\" 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-6395696 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6395696\" 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\">Praktische Anwendungen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e6a25e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5e6a25e\" 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;\">Beide Techniken gl\u00e4nzen in unterschiedlichen Szenarien. Das Bagging performt oft gut, wenn:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Basismodelle komplex sind (hohe Varianz).<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Der Datensatz viel Rauschen enth\u00e4lt.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Parallele Verarbeitungsm\u00f6glichkeiten vorhanden sind.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Interpretierbarkeit wichtig ist.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d374e4d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d374e4d\" 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;\">Das Boosting brilliert typischerweise, wenn:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Basismodelle einfach sind (hohe Verzerrung).<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die Daten relativ wenig verrauscht sind.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die h\u00f6chstm\u00f6gliche Vorhersagegenauigkeit entscheidend ist.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die Computerressourcen eine sequentielle Verarbeitung erm\u00f6glichen.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-812f1e5 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"812f1e5\" 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=\"1200\" height=\"686\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-3.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-201937\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-3.webp 1200w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-3-300x172.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-3-1024x585.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-3-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/>\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\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a35d226 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a35d226\" 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-098cecc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"098cecc\" 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\">\u00dcberlegungen zur Implementierung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8a48dcb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8a48dcb\" 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;\">Bei der Implementierung dieser Techniken verdienen mehrere Faktoren Aufmerksamkeit:<\/span><\/p><ol><li><b>Gr\u00f6\u00dfe des <\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dataset-definition\"><b>Datasets<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">: Gro\u00dfe Datens\u00e4tze profitieren f\u00fcr gew\u00f6hnlich mehr vom Bagging<\/span><\/li><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/computational-resource-definition-funktionsweise-und-rolle\"><b>Computerressourcen<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">: Das Bagging kann die parallele Verarbeitung nutzen<\/span><\/li><li><b>Parameteranpassung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Das Boosting erfordert in der Regel eine feinere Abstimmung<\/span><\/li><li><b>Interpretierbarkeit<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Die gebaggten Modelle neigen dazu, leichter interpretierbar zu sein<\/span><\/li><\/ol>\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-c77a476 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c77a476\" 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-651a0a7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"651a0a7\" 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-0503368 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0503368\" 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;\">Das <\/span><b>Bagging<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und das <\/span><b>Boosting<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> sind inzwischen grundlegende Techniken im Machine Learning. W\u00e4hrend das Bagging <\/span><b>Robustheit und Einfachheit<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> durch parallelles Lernen bietet, liefert das <\/span><b>Boosting<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> starke <\/span><b>sequentielle Verbesserungskapazit\u00e4ten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Das Verst\u00e4ndnis ihrer jeweiligen St\u00e4rken und Schw\u00e4chen erm\u00f6glicht es Praktikern, den richtigen Ansatz f\u00fcr ihren spezifischen Anwendungsfall zu w\u00e4hlen.<\/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-736f977 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"736f977\" 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\" 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\">Entdecke unsere KI-Weiterbildungen<\/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-416d6ef e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"416d6ef\" 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-94d7460 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"94d7460\" 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    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was ist Bagging im Machine Learning?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Bagging (Bootstrap Aggregating) ist eine Ensemble-Methode im Machine Learning, bei der mehrere Modelle auf zuf\u00e4lligen Stichproben (mit Zur\u00fccklegen) desselben Datensatzes trainiert werden. Die Vorhersagen der Modelle werden anschlie\u00dfend kombiniert, meist durch Mittelung oder Mehrheitsabstimmung, um die Stabilit\u00e4t zu verbessern und die Varianz zu reduzieren.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was ist Boosting im Machine Learning?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Boosting ist eine Ensemble-Methode, bei der mehrere schwache Modelle sequenziell trainiert werden, wobei jedes Modell die Fehler der vorherigen Modelle korrigiert. Die Modelle werden basierend auf ihrer Leistung gewichtet, und Boosting zielt darauf ab, den Bias zu reduzieren und die Gesamtgenauigkeit zu verbessern.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was ist der Hauptunterschied zwischen Bagging und Boosting?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Der Hauptunterschied liegt in der Trainingsmethode der Modelle. Beim Bagging werden Modelle parallel auf zuf\u00e4lligen Stichproben trainiert, um die Varianz zu reduzieren, w\u00e4hrend beim Boosting Modelle sequenziell trainiert werden, um den Bias zu reduzieren, indem die Fehler vorheriger Modelle korrigiert werden.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Wann sollte man Bagging oder Boosting verwenden?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Bagging wird empfohlen, wenn das Basismodell instabil ist und eine hohe Varianz aufweist (z. B. Entscheidungsb\u00e4ume). Boosting ist ideal, wenn das Problem eine Reduzierung des Bias erfordert und schwache Modelle kombiniert werden k\u00f6nnen, um die Genauigkeit zu verbessern.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\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>Wenn das Lernen eines einzelnen Modells Schwierigkeiten hat, gute Vorhersagen zu liefern, erscheinen Ensemble-Learning-Methoden oft als die bevorzugte L\u00f6sung. Die bekanntesten Ensemble-Techniken, Bagging (Bootstrap Aggregating) und Boosting, haben beide das Ziel, die Genauigkeit von Vorhersagen im Machine Learning zu verbessern, indem sie die Ergebnisse einzelner Modelle kombinieren, um robustere und pr\u00e4zisere endg\u00fcltige Vorhersagen zu extrahieren. 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