Verbesserung von Klassifikationsverfahren : Informationsgehalt der k Nächsten Nachbarn nutzen Dominik Koch weist in seinen Studien nach dass es mit Hilfe der k Nächsten Nachbarn möglich ist die Ergebnisse anderer Klassifikationsverfahren so zu verbessern dass sie wieder eine Konkurrenz zu dem meist dominierenden Random Forest darstellen. Das von Fix und Hodges entwickelte k Nächste–Nachbarn Verfahren ist eines der simpelsten und zugleich intuitivsten Klassifikationsverfahren. Nichtsdestotrotz ist es in den meisten Fällen in der Lage ziemlich gute Klassifikationsergebnisse zu liefern. Diesen Informationsgehalt der k Nächsten Nachbarn kann man sich zu Nutze machen um bereits etablierte Verfahren zu verbessern. In diesem Buch werden die Auswirkungen der k Nächsten Nachbarn auf den Boosting Ansatz Lasso und Random Forest in Bezug auf binäre Klassifikationsprobleme behandelt. Der Inhalt n Grundlagen der k Nächsten Nachbarn n Vorstellung der zu erweiternden Klassifikationsverfahren n Benchmarking anhand von simulierten Daten n Anwendung der modifizierten Verfahren auf reale Datensätze Die Zielgruppen · Dozierende und Studierende der Mathematik insbesondere der Statistik Der Autor Dominik Koch absolvierte das Statistik Studium der Ludwig Maximilians Universität in München als Jahrgangsbester. Seit 2013 ist er als statistischer Berater (Schwerpunkt: Automobilindustrie und Bankenbranche) tätig. Im Rahmen seiner Publikationstätigkeit ar beitet er auch weiterhin eng mit dem statistischen Institut der Ludwig Maximilians Universität zusammen. Grundlagen der k Nächsten Nachbarn Vorstellung der zu erweiternden Klassifikationsverfahren Benchmarking anhand von simulierten Daten. Anwendung der modifizierten Verfahren auf reale Datensätze.