So arbeitet das ML bei CzymPojade
Wir glauben nicht an Black Boxes. Unten sehen Sie genau, wie unser Random Forest die Markenklasse klassifiziert, wie KMeans 868 Modelle in 12 Archetypen aufteilt und was Nutzer aus Ihrem Cluster tatsächlich wählen. Demo-Auto: Tesla Model 3.
Was ist ein Random Forest?
Random Forest ist ein Ensemble-Verfahren des maschinellen Lernens, das die Ergebnisse vieler Entscheidungsbäume kombiniert, um eine einzige, präzisere Vorhersage zu liefern. Es eignet sich sowohl für Klassifikation als auch Regression und verdankt seine Beliebtheit der Flexibilität, der Robustheit gegen Überanpassung und der einfachen Anwendung.
Im Kern werden Entscheidungsbäume mit Bagging (Bootstrap Aggregation) trainiert, ergänzt durch zusätzliche Zufälligkeit bei der Merkmalsauswahl (Feature Bagging). So sind die Bäume nur schwach korreliert, was die Varianz senkt und die Genauigkeit erhöht.