{"id":175924,"date":"2026-02-19T13:40:15","date_gmt":"2026-02-19T12:40:15","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=175924"},"modified":"2026-02-23T08:00:54","modified_gmt":"2026-02-23T07:00:54","slug":"klassifikationsalgorithmen-definition-und-hauptmodelle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/klassifikationsalgorithmen-definition-und-hauptmodelle","title":{"rendered":"Klassifikationsalgorithmen: Definition und Hauptmodelle"},"content":{"rendered":"\n

Wenn maschinelles Lernen es Organisationen erm\u00f6glicht, effizienter zu arbeiten und die besten Entscheidungen zu treffen, m\u00fcssen die Experten f\u00fcr Datenwissenschaft die verschiedenen Algorithmen der k\u00fcnstlichen Intelligenz beherrschen. Es gibt n\u00e4mlich mehrere Dutzend davon. Und jeder von ihnen erf\u00fcllt einen bestimmten Zweck. In diesem Artikel werden wir uns mit den verschiedenen Algorithmen zur Klassifizierung befassen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Was sind Klassifizierungsalgorithmen?<\/h2>\n\n\n\n

Definition<\/h3>\n\n\n\n

Zun\u00e4chst einmal solltest du dir ansehen, was ein Algorithmus<\/a> ist: eine Reihe von Operationen, die in einer bestimmten Reihenfolge befolgt werden, um ein Problem zu l\u00f6sen oder neue L\u00f6sungen zu finden. Zum Beispiel das Lernen durch ein System k\u00fcnstlicher Intelligenz.<\/a> Genau das ist die Rolle der Klassifizierungsalgorithmen<\/strong>, die beim maschinellen Lernen verwendet werden. Sie erm\u00f6glichen es der Software, selbstst\u00e4ndig aus mehreren Datens\u00e4tzen zu lernen.<\/p>\n\n\n\n

Die Idee ist, die verschiedenen Elemente eines Datensatzes in verschiedene Kategorien zu klassifizieren. Diese gruppieren die Datas nach ihrer \u00c4hnlichkeit. Da die Daten gemeinsame Merkmale aufweisen, ist es einfacher, ihr Verhalten vorherzusagen. <\/p>\n\n\n\n

Bei einem E-Commerce-Shop<\/a> ist es z. B. wahrscheinlicher, dass Nutzer, die mehrmals auf die Seite zur\u00fcckkehren, etwas kaufen, als diejenigen, die die Seite nie wieder besuchen. Der Klassifizierungsalgorithmus<\/strong> segmentiert die Nutzer also in verschiedene Kategorien, damit das Unternehmen seine Kommunikation anpassen kann. Diese verschiedenen Lernmodelle k\u00f6nnen also sowohl f\u00fcr die Datenanalyse als auch f\u00fcr die vorausschauende Analyse verwendet werden.<\/p>\n\n\n\n

Eine \u00fcberwachte Klassifizierung<\/h3>\n\n\n\n

Klassifikationsalgorithmen<\/strong> geh\u00f6ren zu den \u00fcberwachten Lernmethoden. Das hei\u00dft, dass die Vorhersagen anhand von historischen Daten getroffen werden. Im Gegensatz zum un\u00fcberwachten Lernen<\/a>, bei dem es keine vordefinierten Klassen gibt. Die Klassen m\u00fcssen also anhand gemeinsamer Attribute gebildet werden, um dann die Vorhersage zu treffen.<\/p>\n\n\n\n

Innerhalb der \u00fcberwachten Algorithmen<\/a> selbst gibt es einen Gegensatz zwischen klassifizierenden und pr\u00e4diktiven (oder regressiven) Lernalgorithmen. Im letzteren Fall geht es darum, neue Daten auf der Grundlage eines bestimmten realen Wertes vorherzusagen, und nicht mehr auf der Grundlage einer Kategorie.<\/p>\n\n\n\n

Was sind die wichtigsten Klassifizierungsmodelle?<\/h2>\n\n\n\n

Es gibt viele Algorithmen f\u00fcr \u00fcberwachtes Lernen<\/a>, die auf Klassifizierung basieren. Wir haben die wichtigsten in dieser nicht ersch\u00f6pfenden Liste zusammengefasst.<\/p>\n\n\n\n

Die Support Vector Machine (SVM)<\/h3>\n\n\n\n

Dieser Algorithmus wird als linearer Klassifizierer<\/strong> betrachtet. Seine Aufgabe ist es, die Datens\u00e4tze durch Linien (sogenannte Hyperebenen) zu trennen. Um dies zu erreichen, muss der Algorithmus<\/a> die Abst\u00e4nde zwischen der Trennlinie und den verschiedenen Stichproben auf beiden Seiten maximieren. Diejenigen, die der Linie am n\u00e4chsten liegen, werden als St\u00fctzvektoren bezeichnet.<\/p>\n\n\n\n

Die Idee ist also, die optimale Hyperebene zu finden; diejenige, die die beiden Klassen perfekt voneinander unterscheidet, um die Klassifikationsfehler zu minimieren. Dies erm\u00f6glicht eine klare Trennung der Daten, um einfache Klassen leicht zu identifizieren. Zum Beispiel gro\u00dfe und kleine St\u00e4dte. Wenn es sich um komplexere Daten handelt, wie z. B. das genetische Material einer Person, ist es nicht so einfach, die verschiedenen Klassen zu identifizieren. Dieser Algorithmus wird daher nicht der relevanteste sein.<\/p>\n\n\n\n

SVM<\/strong> wird h\u00e4ufig in der Finanzbranche eingesetzt, um aktuelle und zuk\u00fcnftige Leistungen, Renditen von Investitionen usw. zu vergleichen. Gut zu wissen: Dieser Algorithmus wird haupts\u00e4chlich f\u00fcr die Klassifizierung von Daten verwendet, kann aber auch f\u00fcr Regressionen eingesetzt werden.<\/p>\n\n\n\n

Entscheidungsb\u00e4ume<\/h3>\n\n\n\n

Der Entscheidungsbaum<\/a> ist ein Algorithmus, der die verschiedenen Daten in Form von Zweigen klassifiziert. Er geht von einer Wurzel aus, in der die einzelnen Daten je nach ihrem Verhalten eine bestimmte Richtung einschlagen. Dadurch werden dann die Antwortvariablen vorhergesagt.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wie bei einem Baum werden die Schnittpunkte als Knoten und ihre Zwecke als Bl\u00e4tter bezeichnet. Die Knoten stellen dann die Regeln dar, mit denen die Daten in verschiedene Kategorien aufgeteilt werden, und die Bl\u00e4tter sind die Informationen selbst.<\/p>\n\n\n\n

Hier ist ein sehr einfaches Beispiel:<\/p>\n\n\n\n

\n \n \n \n \n \n \n \n
 <\/th>\n Mehr als 100 000 Einwohner<\/th>\n Berlin<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n
M\u00fcnchen<\/td>\n Frankfurt<\/td>\n Hamburg<\/td>\n <\/tr>\n
Frankfurt<\/td>\n Nein<\/td>\n Ja<\/td>\n <\/tr>\n
Hamburg<\/td>\n Nein<\/td>\n  <\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Dieser Klassifikationsalgorithmus<\/strong> ist auch f\u00fcr Nicht-Datenexperten leicht verst\u00e4ndlich. Bei gro\u00dfen Datenmengen wird er jedoch schwieriger zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n

Dieser Algorithmus wird z. B. f\u00fcr die Vorhersage von Zinssatz\u00e4nderungen, die Reaktion des Marktes auf \u00c4nderungen usw. verwendet.<\/p>\n\n\n\n

>> Auch interessant: Boosting-Algorithmen<\/a><\/p>\n\n\n\n

Die Einteilung in K-Mittelwerte (K-means)<\/h3>\n\n\n\n

Dieser Klassifikationsalgorithmus<\/strong> sortiert die Daten anhand ihrer Eigenschaften in verschiedene Gruppen.<\/p>\n\n\n\n

Dazu wird ein Referenzmittelwert aus einem Datensatz ermittelt, der dann ein typisches Profil definiert.<\/p>\n\n\n\n

Der Vorteil des K-means-Algorithmus<\/a> ist seine Genauigkeit. Dies gilt auch f\u00fcr die schnelle Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen.
Aufgrund seiner Effizienz ist K-means vielseitig einsetzbar: Suchmaschinen, um Ergebnisse zu liefern, die den Erwartungen der Nutzer entsprechen, Unternehmen, um das Verhalten von Interessenten oder Internetnutzern vorherzusehen, IT-Manager, um die Leistung von Systemen und Netzwerken zu analysieren, usw.<\/p>\n\n\n\n

Der naive Bayes’sche Klassifikator<\/h3>\n\n\n\n

Dieser Algorithmus greift das Bayes’sche Theorem<\/strong> und die bedingten Wahrscheinlichkeiten auf.<\/p>\n\n\n\n

Er baut auf gekennzeichneten Datens\u00e4tzen auf und verkn\u00fcpft sie mit anderen, nicht gekennzeichneten Daten, um sie zu klassifizieren.<\/p>\n\n\n\n

Der naive Bayes’sche Klassifikator wird haupts\u00e4chlich bei der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache eingesetzt. Mit anderen Worten: Er ist das, was es Maschinen leichter macht, menschliche Sprache zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n

Le KNN (K-nearest neighbors)<\/h3>\n\n\n\n

Der K-Nearest-Neighbors-Algorithmus<\/a> kann sowohl als Regressions- als auch als Klassifikationsalgorithmus verwendet werden. H\u00e4ufig wird er jedoch in der zweiten Hypothese verwendet.<\/p>\n\n\n\n

Die Idee ist, die Variablen in einem Datensatz zu klassifizieren, indem man die \u00c4hnlichkeiten zwischen ihnen analysiert. Dazu verwendet das KNN ein Diagramm und berechnet den Abstand zwischen den verschiedenen Punkten. Diejenigen, die sich am n\u00e4chsten sind, werden in der gleichen Kategorie gespeichert.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Lineare Regression<\/h3>\n\n\n\n

Dies ist einer der am h\u00e4ufigsten verwendeten Klassifikationsalgorithmen.<\/p>\n\n\n\n

Die Idee dahinter ist, einfache Korrelationen zwischen Eingaben und Ausgaben herzustellen. Auf diese Weise kann erkl\u00e4rt werden, wie sich die Ver\u00e4nderung einer Variablen auf die andere auswirkt.<\/p>\n\n\n\n

Es ist die Einfachheit dieses Modells, die es bei Datenwissenschaftlern so beliebt macht. Es ben\u00f6tigt nur wenige Parameter, l\u00e4sst sich leicht grafisch darstellen und ist den Entscheidungstr\u00e4gern leicht zu erkl\u00e4ren.<\/p>\n\n\n\n

Daher wird es h\u00e4ufig im Handel verwendet, um die Anzahl der Verk\u00e4ufe zu prognostizieren oder um Risiken zu antizipieren.<\/p>\n\n\n\n

Gut zu wissen:<\/h4>\n\n\n\n

Gut zu wissen: Im Gegensatz zur logistischen Regression,<\/a> bei der die Kategorie der abh\u00e4ngigen Variable in Abh\u00e4ngigkeit von der unabh\u00e4ngigen Variable vorhergesagt wird, werden bei der linearen Regression die unabh\u00e4ngigen Variablen behandelt.<\/p>\n\n\n\n

Perceptron<\/h3>\n\n\n\n

Es ist einer der einfachsten und vor allem einer der \u00e4ltesten Algorithmen, da er 1957 von Frank Rosenblatt erfunden wurde.<\/p>\n\n\n\n

Genauer gesagt handelt es sich um einen bin\u00e4ren Klassifikationsalgorithmus. Er vergleicht dann die Summe mehrerer Eingangssignale. Wenn die Summe einen bestimmten Schwellenwert \u00fcberschreitet oder nicht, schlie\u00dft Perceptron auf ein Ergebnis, das von der vorab definierten Regel abh\u00e4ngt. Diese Regel wird als Perceptron<\/strong> Learning Rule bezeichnet und erm\u00f6glicht es dem neuronalen Netz, automatisch zu lernen.<\/p>\n\n\n\n

Dieser Algorithmus erweist sich als sehr n\u00fctzlich, um Trends in den Eingabedaten zu erkennen.<\/p>\n\n\n\n

Neben diesen verschiedenen Klassifizierungsalgorithmen gibt es noch weitere, die dir helfen, deine Daten zu klassifizieren.<\/p>\n\n\n\n

Wie lerne ich die Algorithmen des maschinellen Lernens kennen?<\/h2>\n\n\n\n

Klassifizierungsalgorithmen sind f\u00fcr das maschinelle Lernen<\/a> unerl\u00e4sslich und werden von Datenwissenschaftlern und Datenanalysten beherrscht. Um sie zu verstehen, muss man jedoch eine spezielle Ausbildung im Bereich Daten absolvieren. Dies ist der Fall bei Liora.<\/p>\n\n\n\n

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