Monat: Mai 2026

Schwarmintelligenz: XGBoost mit Python meistern – Ein praktischer Einstieg

XGBoost gehört zu den beliebtesten Algorithmen für tabellarische Daten und liefert oft starke Ergebnisse. In diesem praktischen Einstieg lernst Du, wofür XGBoost geeignet ist und wie Du den Ansatz mit Python besser einordnen kannst.

In der Welt des maschinellen Lernens gibt es eine Vielzahl von Algorithmen, die darauf abzielen, aus Daten Vorhersagen zu treffen. Einige dieser Algorithmen stechen jedoch hervor, weil sie eine außergewöhnliche Leistung erbringen und in vielen verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden können. XGBoost ist einer dieser Algorithmen. Er ist bekannt für seine Genauigkeit, Effizienz und Vielseitigkeit und wird deshalb oft bei Wettbewerben im Bereich Data Science eingesetzt. Doch was steckt eigentlich hinter diesem Begriff und wie kann man ihn mit Python nutzen? Dieser Artikel bietet einen praktischen Einstieg in die Welt von XGBoost.

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Zeitreihenanalyse mit Python: Prognosen mit ARIMA und Prophet erstellen

Zeitreihen stecken in Wetterdaten, Umsätzen, Besucherzahlen und vielen anderen Alltagsdaten. In diesem Artikel lernst Du, wie Prognosen mit Python, ARIMA und Prophet grundsätzlich funktionieren und worauf Du bei Zeitreihendaten achten solltest.

Stell dir vor, du könntest das Wetter von morgen vorhersagen oder den Aktienkurs der nächsten Woche. Klingt nach Science-Fiction, oder? In gewisser Weise ist es das auch – zumindest, wenn man versucht, das wirklich exakt zu tun. Aber es gibt Methoden, mit denen man zumindest Tendenzen erkennen und Wahrscheinlichkeiten berechnen kann. Das Werkzeug dafür ist die Zeitreihenanalyse.

Dabei geht es darum, Daten zu untersuchen, die über die Zeit hinweg gesammelt wurden. Denk an die monatlichen Verkaufszahlen eines Supermarkts, die täglichen Besucherzahlen einer Webseite oder die jährliche Durchschnittstemperatur. Diese Daten haben eines gemeinsam: Sie verändern sich im Laufe der Zeit und diese Veränderung enthält meistens Muster.

Diese Muster zu erkennen und zu verstehen, ist der Schlüssel zur Vorhersage zukünftiger Werte. Wir wollen in diesem Blog-Post zwei leistungsstarke Werkzeuge kennenlernen, die in der Welt der Datenanalyse weit verbreitet sind: ARIMA und Facebook Prophet. Und das Beste daran: Wir werden alles in Python programmieren.

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