Ich stehe gerade vor einer Entscheidung in meinem Projekt und frage mich, ob ich zu viel in die Komplexität meiner Modelle investiere. Eigentlich wollte ich nur einen soliden Klassifikator für Kundensegmente bauen, aber jetzt habe ich wochenlang an einem Ensemble aus mehreren Modellen getüftelt. Die Validierungsmetriken sind nur marginal besser als bei meinem ersten, viel einfacheren Random Forest. Irgendwie fühlt es sich an, als würde ich hier Perfektionismus mit echter Effizienz verwechseln. Hat jemand ähnliche Erfahrungen gemacht, wenn man zu tief in der Modelloptimierung steckt?
Du beschreibst ein klassisches Dilemma das passiert wenn ein einfacher Random Forest schon gut funktioniert und man trotzdem Wochen in ein Ensemble steckt statt in eine schlankere Lösung
Aus analytischer Sicht klingt die Erwartung dass mehr Modelle immer bessere Ergebnisse liefern oft verlockend doch der Randfall zeigt dass der Gewinn schnell erschöpft ist und man viel Zeit verliert
Vielleicht verwechselst du Genauigkeit mit Sinnstiftung und vergisst wie oft echte Einsicht aus einer klareren Darstellung kommt statt aus immer mehr Metriken
Was wäre dein Abbruchkriterium für das Ensemble oder würdest du einfach weiter optimieren bis niemand mehr zusagt
Modellkomplexität hat Nebenwirkungen sie macht den Code schwerer zu warten schwerer zu erklären und verschiebt den Fokus von Wirkung auf Stilelemente
Manchmal reicht eine robuste einfache Lösung aus und der Rest wirkt wie ein teurer Spielplatz der nichts Grundlegendes ändert
