Was ist der beste Algorithmus für die Aktienvorhersage?

Support Vector Machines (SVM) zeichnen sich durch hochdimensionale Räume aus, in denen sie Datenpunkte basierend auf ihren Merkmalen effektiv trennen können. SVMs sind für ihre robuste Leistung bei komplexen Datensätzen bekannt.

Neuronale Netze stellen eine leistungsstarke Klasse von Algorithmen dar, die in der Lage sind, komplizierte, nichtlineare Beziehungen innerhalb von Daten zu erfassen. Sie ahmen das Verhalten biologischer Neuronen nach und ermöglichen so eine erweiterte Mustererkennung und -vorhersage.

Die am weitesten verbreiteten Algorithmen umfassen mehrere Schlüsselmethoden.

Entscheidungsbäume erweisen sich als wertvolles Werkzeug sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben. Sie ermöglichen die systematische Aufteilung der Daten in überschaubare Zweige und führen so zu fundierten Entscheidungen.

Random Forests bauen auf den Stärken von Entscheidungsbäumen auf, indem sie mehrere Baummodelle kombinieren. Dieser Ensemble-Ansatz verbessert die Vorhersagegenauigkeit und verringert das Risiko einer Überanpassung.