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Targetvariable

Was ist die Targetvariable?

Die Targetvariable, auch bekannt als Zielvariable oder abhängige Variable, ist ein entscheidendes Element in der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens.

In einem Datensatz, mit dem ein Algorithmus trainiert wird, ist es die Variable, die das Ergebnis darstellt, welches man voraussagen möchte. Um die Bedeutung und Anwendung der Targetvariable näher zu beleuchten, wird dieser Artikel in verschiedenen Abschnitten auf wichtige Aspekte eingehen.

Targetvariable Visualisierung

Bevor wir tiefer in die Materie eintauchen, ist eine klare Definition vonnöten. Eine Targetvariable ist die zu prognostizierende Variable in einem Modellierungsprozess.

Sie ist das, was das Modell zu verstehen und nach Bildung einer Hypothese vorherzusagen versucht. In der Regel sind Daten in Features und Targetvariablen unterteilt. Features, auch erklärende Variablen oder unabhängige Variablen genannt, sind die Eingangsdaten, die zur Vorhersage der Targetvariable verwendet werden.

Der Schlüssel zur effektiven Nutzung der Targetvariable liegt im Verständnis ihrer Natur. Sie kann kontinuierlich sein, wie zum Beispiel der Preis einer Ware oder eine Temperatur, oder kategorisch, wie zum Beispiel Ja/Nein-Entscheidungen oder Klassenzugehörigkeiten in der Bilderkennung.

Bedeutung der Targetvariable im maschinellen Lernen

Im Kontext des maschinellen Lernens ist die Targetvariable von zentraler Bedeutung. Sie ist der Ankerpunkt, auf den Algorithmen trainiert werden. Beim überwachten Lernen, einer Methode des maschinellen Lernens bei der die Algorithmen anhand von Daten mit bekannten Antworten lernen, ist die Targetvariable der Teil des Datensatzes, der die "Antworten" liefert.

Das Ziel ist, dass der Algorithmus Muster in den Daten erkennt, die es ihm ermöglichen, Vorhersagen für neue Datenpunkte zu treffen.

Die Herausforderung besteht darin, ein Modell zu entwickeln, das eine möglichst genaue Beziehung zwischen den Features und der Targetvariable herstellt. Das kann durch verschiedene Herangehensweisen erreicht werden, wie:

  • Lineare Regression, wenn die Targetvariable kontinuierlich ist.
  • Logistische Regression, bei einer binären (zweigeteilten) kategorischen Targetvariable
  • Entscheidungsbäume oder Random Forests, die sowohl für kategorische als auch kontinuierliche Targetvariablen geeignet sind.

Anwendungsbeispiele für Targetvariablen

Um das Konzept der Targetvariable zu illustrieren, betrachten wir einige Anwendungsbeispiele:

  • 1. Kreditwürdigkeitsprüfung: Die Zielvariable könnte hier "Kreditgenehmigung: Ja oder Nein" sein, während die Features Informationen wie Einkommen, Beschäftigungsstatus, Kredithistorie und mehr umfassen könnten.
  • 2. Wettervorhersage: Bei der Vorhersage der Tageshöchsttemperatur wäre dies die Targetvariable, während Features wie Jahreszeit, geografische Lage und Vortageswerte einbezogen werden könnten.
  • 3. Kundensegmentierung: In Fällen, in denen Unternehmen Kunden nach verschiedenen Kriterien segmentieren möchten, könnten die Segmente (z.B. hochwertige Kunden, gelegentliche Kunden etc.) als Targetvariable dienen.

Umgang mit Targetvariablen bei der Datenanalyse

Die sachgemäße Handhabung der Targetvariable bei der Datenanalyse ist für den Erfolg entscheidend. Einige wichtige Schritte umfassen:

  • Sorgfältige Datenbereinigung und -vorbereitung: Das Entfernen von Ausreißern oder die Behandlung fehlender Werte in der Targetvariable ist wichtig, um Verzerrungen im Modell zu minimieren.
  • Anwendung geeigneter Feature-Engineering-Techniken: Das Erstellen von relevanten Features, die die Targetvariable am besten erklären, erhöht die Präzision des Modells.
  • Auswahl des richtigen Modells: Nicht jedes maschinelle Lernmodell passt zu jeder Art von Targetvariable, deshalb ist die Auswahl eines Modells, das am besten zur Natur der Zielvariable passt, essenziell.

Häufig gestellte Fragen zur Zielvariable

Was ist eine Zielvariable und wie wird sie in der Datenanalyse verwendet?

Eine Zielvariable, auch abhängige Variable genannt, ist in der Statistik und im maschinellen Lernen die zu untersuchende Größe, deren Variation oder Ausprägung man vorhersagen möchte.

Sie ist das Ergebnis eines Prozesses, das beeinflusst wird oder abhängt von unabhängigen Variablen (Prädiktoren). In der Datenanalyse wird die Zielvariable verwendet, um Modelle zu trainieren, die darauf abzielen, die Werte der Zielvariablen basierend auf neuen Eingabedaten vorherzusagen.

In einer Studie könnte zum Beispiel das Körpergewicht als Zielvariable dienen, wenn man untersucht, wie verschiedene Diäten (unabhängige Variablen) das Gewicht beeinflussen. Im Kontext des maschinellen Lernens wäre bei einer Aufgabe zur Spam-Erkennung die Zielvariable ein Label, das angibt, ob eine E-Mail als Spam klassifiziert wird oder nicht.

Welche Arten von Zielvariablen gibt es und wie wählt man die passende aus?

Zielvariablen lassen sich in zwei Hauptkategorien einteilen:

  • Kategoriale Zielvariable: Diese kann nominale Werte wie "Ja" oder "Nein", "Spam" oder "Kein Spam" annehmen. Sie eignet sich für Klassifizierungsaufgaben.
  • Kontinuierliche Zielvariable: Sie nimmt Werte aus einem kontinuierlichen Bereich an, wie zum Beispiel das Einkommen in Euro oder die Temperatur in Grad Celsius. Diese Art von Variable wird für Regressionsanalysen verwendet.

Die Auswahl der passenden Zielvariable hängt vom Ziel der Untersuchung ab. Möchte man eine Ja/Nein-Entscheidung treffen, wird man eine kategoriale Variable wählen. Geht es darum, einen bestimmten Wert vorherzusagen, ist eine kontinuierliche Variable passender.

Wie beeinflusst die Wahl der Zielvariable die Leistung des Vorhersagemodells?

Die Wahl der Zielvariable hat einen direkten Einfluss auf die Leistung des Vorhersagemodells. Eine unangemessen gewählte Zielvariable kann dazu führen, dass das Modell irrelevante Muster lernt, was letztlich falsche oder ungenaue Vorhersagen zur Folge hat. Um die geeignete Zielvariable zu wählen, muss man das Ziel der Analyse gründlich verstehen und eine Variable definieren, die dieses Ziel am besten repräsentiert.

Die Leistung des Modells wird auch durch die Qualität der Daten beeinflusst, die für das Training zur Verfügung stehen. Sind die Daten fehlerhaft oder unvollständig, kann dies das Modell beeinträchtigen.

Des Weiteren spielen die Wahl der Algorithmen und die Art der Datenaufbereitung eine bedeutende Rolle für die Genauigkeit der Vorhersagen. Es ist notwendig, verschiedene Modelle und Hyperparameter zu testen, um die beste Leistungsfähigkeit zu erzielen.

Autor dieses Beitrags

Simon Feller

Experte für Künstliche Intelligenz (KI) und Prozessautomatisierung