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Anhang: Klassifikationsverfahren des maschinellen Lernens

k-nächste Nachbarn

Beim k-nächste Nachbarn-Verfahren werden die Merkmale des zu klassifizierenden Ob-jekts mit den Merkmalen der k-nächsten Objekte im Trainingsdatensatz verglichen. Über die Distanz zum Mittelwert der Objekte einer Klasse wird eine nächste Klasse identifiziert, zu der das Objekt aus dem Anwendungsdatensatz zugeordnet wird. Anstelle eines Mittel-werts kann auch die Distanz zu den Attributswerten aller einzelnen k-Objekte direkt be-trachtet werden. Durch die Verwendung von Distanzen muss das Wissen beim k-nächste Nachbarn-Verfah-ren nicht abgespeichert werden, und es können dem Trainingsdatensatz sehr schnell neue Datensätze hinzugefügt werden. (Ester, Sander 2000, S. 119; Runkler 2010, S. 96; Hastie, Tibshirani, Friedman, S. 463; Ertel 2013, S. 192)

Support Vector Machine

Mit einer Support Vector Machine (wörtliche, aber ungebräuchliche Übersetzung: Stütz-vektormaschine) wird die Menge der Objekte im Trainingsdatensatz in Klassen anhand trennender Hyperebenen, Vektorebenen mit beliebig vielen Dimensionen, aufgeteilt. Die beste Trennung wird dann erreicht, wenn der Abstand beziehungsweise Raum zwischen dem Vektor und den Trainingsobjekten am größten ist. Es ist offensichtlich, dass so Objekte nur durch eine lineare Trennung klassifiziert werden könnten. Um diesen Nachteil zu behe-ben, wird der Kernel-Trick angewendet, mit dem auch nichtlineare Trenngrenzen gezogen werden können. Hierbei werden die Daten in einen höherdimensionalen Raum (Hyperraum) transferiert, in dem eine lineare Trennung möglich ist. Anstelle einer linearen Trennung sind auch andere Trennungsarten verfügbar, zum Beispiel die radiale Trennung. (Cortes, Vapnik 1995; Runkler 2010, S. 93; Bishop 2006, S. 325; Hastie, Tibshirani, Friedman, S. 417; Nello, Shawe-Taylor 2003, S. 181)

Künstliche neuronale Netze

Die Funktionsweise Künstlicher Neuronaler Netze (Silipo 2003, S. 269; Beekmann, Cha-moni 2006, S. 270; Bishop 2006, S. 225; Neto 2013; Ester, Sander 2000, S. 266; Rojas 1996; Hastie, Tibshirani, Friedman, S. 389; Ertel 2013, S. 247) orientiert sich an der Funk-tionsweise des menschlichen Gehirns und dessen Vernetzung mit Nervenzellen beziehungs-weise Neuronen. Beim maschinellen Lernen werden zunächst die Eingabedaten aus dem Trainingsdatensatz, dem Eingangsmuster, von Eingabeneuronen aufgenommen (vgl. Ab-bildung 87).

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2017F. Broch, Integration von ökologischen Lebenswegbewertungenin Fahrzeugentwicklungsprozesse, AutoUni – Schriftenreihe 102,DOI 10.1007/978-3-658-18218-2

206 Anhang: Klassifikationsverfahren des maschinellen Lernens

Abbildung 87 Aufbau und Bestandteile eines Künstlichen Neuronalen Netzes am Beispiel eines vor-

wärts gerichteten Netzwerks nach (Beekmann, Chamoni 2006, S. 272)

Über die gewichteten Verbindungen werden die Daten weitergereicht und die nachfolgen-den Neuronen in der verdeckten Schicht aktiviert. Dort werden die Informationen verarbei-tet und dann ebenso an die Ausgabeschicht weitergeben, wo letztlich mit einem Ausgabe-wert die Zielvariable berechnet wird. Beim Trainieren wird die Anordnung und Anzahl der Neuronen und insbesondere die Gewichtung derer Verbindungen entwickelt sowie die Funktionen zur Aufnahme, Verarbeitung und Weitergabe in den einzelnen Neuronen gebil-det, sodass über alle gewichteten Verbindungen die bekannten abhängigen Variablen er-zeugt werden können. Bei Eingabe eines Anwendungsdatensatzes durchläuft die Information nun das aufgestellte Netzwerk, und im Ausgabeneuron wird schließlich die Information zur Prognose der Ziel-variable berechnet. Das Netzwerk ist in der Regel komplexer als abgebildet und besteht aus einer Menge von verdeckten Schichten und Verbindungen. Zudem werden, neben dem in Abbildung 87 gezeigten vorwärts gerichteten Netzwerk, zum Beispiel auch rückgekoppelte Netze beim maschinellen Lernen verwendet. Das Trainieren des Verfahrens ist bei hoher Komplexität zeitlich aufwändig, und es besteht die Gefahr, dass nur ein lokales Optimum mit einem Netzwerk abgebildet und das globale Optimum nicht entdeckt wird.

Entscheidungsbäume

Entscheidungsbäume (Witten, Frank 2005, S. 62; Beekmann, Chamoni 2006, S. 268; Ester, Sander 2000, S. 126; Runkler 2010, S. 99; Ertel 2013, S. 202) nutzen das „Teile und herr-sche-Paradigma“ (divide and conquer), der Aufteilung eines großen Problems in viele kleine Unterprobleme. Ein Baum besteht aus Kanten („Äste“) und Knoten, und jeder Zweig mündet in eine Klasse („Blatt“). Die Knoten stehen für ein Attribut des Datensatzes, das die Objekte durch Prüfung ja nach Attributausprägungen auf die jeweiligen Kanten verteilt (vgl. Abbildung 88).

Verdeckte SchichtEingabeschicht

x1

x3

x2

x4

Ausgabeschicht

y

Gewichtete Verbindung

Verarbeitungseinheit/„Neuron“

Anhang: Klassifikationsverfahren des maschinellen Lernens 207

Abbildung 88 Aufbau eines Entscheidungsbaums in Anlehnung an (Witten, Frank 2005, S. 66; Ester,

Sander 2000, S. 126)

Wenn der Baum von oben nach unten, rekursiv, durchlaufen wird, wird das Objekt einer Klasse, anhand der Prüfung je Knoten und Kanten, zugeordnet. Dies ist das Vorgehen des Klassifizierens, und alle Objekte eines Datensatzes werden einer Klasse zugeordnet. Zuvor muss aber erst der Baum gelernt werden. Dafür wird der Baum induktiv von unten nach oben aufgebaut. Es ist offensichtlich, dass die Baumkonstruktion viele Verfahrensparame-ter aufweist. Je nach Startklasse und der Reihenfolge der Knoten sieht ein Baum grundle-gend anders aus. Für die Konstruktion eines Entscheidungsbaums gibt es zahlreiche Algo-rithmen. Zu den verbreiteten Algorithmen gehören CHAID (Chi-square Automatic Interac-tion Detectors), CART (Classification and Regression Tree Algorithm) und ID3 mitsamt C4.5 und C5. Eine Möglichkeit, auf die weiter oben genannte Kritik bezüglich Überanpassung und Sta-bilität bei Entscheidungsbäumen zu reagieren, ist die Nutzung von Ensemble-Algorithmen. Hierbei werden mehrere Verfahren kombiniert, um die Leistung zu verbessern. Ein Beispiel bei Entscheidungsbäumen ist die Kombination mehrerer Entscheidungsbäume, um einen Entscheidungswald zu generieren (vgl. Abbildung 89). Für jeden Baum werden die Verfahrensparameter zufällig variiert, sodass die Bäume je-weils unterschiedliche Wege hin zu den Zweigen nehmen. Das Verfahren wird daher Ran-dom Forest genannt. Somit kann die Genauigkeit und die Stabilität des Verfahrens verbes-sert werden. Allerdings ist die Interpretierbarkeit eines Entscheidungswalds, durch die Größe und die Menge an Entscheidungen, schlechter als bei einem Entscheidungsbaum. (Tong u. a. 2003; Liaw, Wiener 2002; Hastie, Tibshirani, Friedman, S. 587; Breiman 2001)

Objekt x aus Datensatz

Indu

ktiv

:le

rnen

Rek

ursi

v:kl

assi

fizie

ren

Klasse eZielvariable y

b c d f g ha „Blatt“/Klasse

„Ast“/Kante

Knoten

208 Anhang: Klassifikationsverfahren des maschinellen Lernens

Abbildung 89 Prinzip der Kombination von Entscheidungsbäumen zu einem Entscheidungswald in

Anlehnung an (Tong u. a. 2003)

Wegen der Verbesserungspotenziale hinsichtlich der Prognosegenauigkeit und der Stabili-tät des Verfahrens wird das Random Forest-Verfahren auch für eine quantitative Bewertung berücksichtigt.

y

x

Abstimmung

…

…