Beschreibung und Konfiguration des Selbinationsverfahrens
摘要
Das folgende Kapitel beschreibt das neuartige Selbinationsverfahren dieser Arbeit, ein hybrides Meta-Lernverfahren zur automatischen Selektion oder Kombination geeigneter Prognosemodelle. Abschnitt 5.1 gibt einen Überblick über den Ansatz, welcher aus einem Meta-Modell zur Bestimmung von Eignungswahrscheinlichkeiten für Prognoseverfahrenskandidaten und einer sogenannten Hybriditätsgrenze besteht. Abschnitt 5.2 erläutert den Trainingsprozess des Meta-Modells. Abschnitt 5.3 beschreibt die Verwendung eines trainierten Meta-Modells sowie die Selektion eines oder mehrerer Prognoseverfahren basierend auf bestimmten Eignungswahrscheinlichkeiten und der Hybriditätsgrenze. In Abschnitt 5.4 wird ein sinnvoller Wert für die Hybriditätsgrenze bestimmt und Abschnitt 5.5 beschreibt die Implementierung des Selbinationsverfahrens.