Modell-Priorisierung

Entscheidungswissenschaften verstehen

Howard Friedman

Adjunct Professor at Columbia University

Einfach starten mit linearer Regression

  • Wirksam für kontinuierliche Zielgrößen, wenn Annahmen erfüllt sind
  • Seit 200+ Jahren in der Praxis bewährt

Einfachheit hat Power

  • Lineare Regression findet die Best-fit-Linie durch deine Daten
  • Mit Transformationen lassen sich auch komplexe nichtlineare Beziehungen abbilden

Interpretierbarkeit zählt

  • Koeffizienten helfen bei der Abstimmung
  • Schnell zu berechnen – leicht zu erklären
     

lineare Regression, Diagramm mit Best-fit-Linie

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Logistische Regression

Viele Praxisprobleme erfordern binäre oder kategoriale Vorhersagen:

  • Betrugserkennung, Churn-Prognose und Gesundheitsrisikomodelle

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Logistische Regression ist sehr vielseitig

  • Geeignet für binäre Outcomes, mehrere Klassen oder geordnete Kategorien

Wahrscheinlichkeiten unterstützen Entscheidungen

Einfach zu interpretieren und umzusetzen

  • Koeffizienten zeigen, wie jedes Feature das Ergebnis beeinflusst
  • Starke Basis für komplexere Klassifikatoren
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Feature-Transformationen

Starte mit einem starken Basismodell

  • Bau zuerst eine lauffähige Version und bewerte dann den Mehrwert fortgeschrittener Modelle

Feature-Transformationen können die Performance steigern

  • Transformationen wie Log oder Quadrat erhöhen oft die erklärte Varianz
  • Sie verbessern auch die Passung deines Modells an die Daten

Passe Modellannahmen an die Daten an

  • Manche Modelle, z. B. lineare Regression, funktionieren am besten bei normalverteilten Residuen

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Häufige Transformationen

 

  • Log- und Quadratwurzel komprimieren große Wertebereiche und mindern Ausreißer
  • Standardisierung und Normalisierung bringen Features auf ähnliche Skalen, besonders bei unterschiedlichen Einheiten
  • Polynomterme wie Quadrate und Kuben bilden komplexe, nichtlineare Beziehungen mit wenig Aufwand ab

 

Nutze Transformationen, um frühe Modelle zu verbessern, bevor du zu komplexen greifst

 

Transformationsbeispiele, Diagramme

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