Website Optimierung mit Advanced Analytics – Teil 3: Random Forest

Nachdem im letzten Teil ein Data Mining Algorithmus als Bestandteil eines Recommendation Systems erläutert wurde, soll der Algorithmus dieses Beitrages in der Lage sein Predictions (dt. Vorhersagen) über das Nutzerverhalten zu treffen. Dafür betrachten wir Random Forest und die Vorzüge gegenüber Decision Trees. Für einen Einstieg in Decision Trees empfehlen wir vor dem Weiterlesen folgenden [...]

Performance-Metriken des überwachten Lernens für Klassifikationsprobleme

Die Daten wurden aufbereitet, neue Features abgeleitet und verschieden Machine-Learning-Modelle trainiert. Doch wie bewertet man die Performance dieser Modelle? Wie entscheidet man sich z.B. zwischen einem neuronalen Netz, Random Forest oder Gradient Boosting Classifier? Hierfür verwendet man im Machine-Learning-Bereich sogenannte Performance-Metriken. Diese werden auf einem Testdatensatz (Hold-Out Set) evaluiert, welches nicht zum Training des Modells [...]

Einführung in Decision Trees

I. Einführung Die Klassifikation beschreibt das Zuordnen von Objekten oder Daten in vordefinierte Kategorien. Die Anwendungen reichen dabei von der Erkennen von Spam E-Mails, Kategorisieren von Spezies bis hin zur Astronomie und der Detektion von Neutrinos. Ein decision tree (zu Deutsch Entscheidungsbaum) ist eines von mehreren Beispielen für einen automatischen Klassifizierer, der sich unter anderem [...]

Big Data Use Cases im Retail Banking

Die Identifizierung und schnelle Umsetzung von Big Data Use Cases entscheidet über den Erfolg von Big Data Initiativen. Business Know-how, die Bereitschaft Geschäftsprozesse vom Kunden her zu denken, analytische und methodische Fähigkeiten, Pragmatismus und Kreativität sind wichtige Faktoren auf dem beschwerlichen Weg der digitalen Transformation. Und nicht zu vergessen, ein bisschen Inspiration. Deshalb möchten wir [...]