Selbst im Zeitalter leistungsstarker maschineller Lernverfahren birgt die Verarbeitung großer Datensätze noch immer Herausforderungen. Der unreflektierte Versuch , alle Daten zu verarbeiten, nur weil es möglich ist , führt oft zu Ineffizienzen, Überanpassung, Rauschen und schnell abnehmenden Erträgen. Intelligenter bedeutet nicht immer größer. Intelligentes Subsampling, bei dem nur ein repräsentativer Teil der Daten verwendet wird, deckt häufig klarere Muster auf und liefert tiefere Erkenntnisse.
Dieses Thema fasziniert mich seit fast zehn Jahren und wurde bereits mehrfach auf dieser Konferenz vorgestellt. Doch dieses Jahr markiert einen bedeutenden Fortschritt: Brandneue Ergebnisse, die auf einem wesentlich größeren Datensatz – rund 30.000 Beobachtungen – basieren , bestätigen und erweitern die Leistungsfähigkeit einer intelligenten Subsampling-Strategie. Von der Materialwissenschaft über die Biomedizin und Umweltmodellierung bis hin zu Marketing und Sozialwissenschaften bleibt die Botschaft dieselbe: Warum mit roher Gewalt vorgehen, wenn es auch intelligent geht?
Diese Arbeit nutzt die neuesten Funktionen von JMP Pro und veranschaulicht, wie die Kombination von intelligentem Subsampling mit klassischen und modernen Modellierungsansätzen (MLR, Boosted Trees, neuronale Netze, SVM, GLM usw.) zu robusten Vorhersagen führt.–und hoffentlich eine unterhaltsame Vorführung für alle.
