Baumbasierte Prognosemodelle
Quelle: https://developer.ibm.com/articles/cc-tree-based-machine-learning-models/
Baumbasierte Prognosemodelle nutzen Entscheidungs- oder Regressionsbäume sowie Ensemble-Varianten (z. B. Random Forest, Gradient Boosting), um aus historischen Daten Vorhersagen zu generieren. Durch sukzessives Aufteilen des Merkmalsraums in homogene Teilmengen können komplexe nichtlineare Zusammenhänge in Lieferketten- oder Transportdaten abgebildet werden. Diese Modelle eignen sich besonders zur kurzfristigen Nachfrage- und Bestandsprognose in der Logistik.
Verwandte Begriffe
Diese Begriffe könnten Sie auch interessieren