Schrittweise Auswahl: Regressionsmodelle in Python optimieren

In der linearen Regression ist die Reduktion der Dimensionalität entscheidend, um Modelle präziser und interpretierbarer zu machen. Klassische schrittweise Auswahlverfahren – sowohl Vorwärts- als auch Rückwärtsverfahren – bieten einen systematischen Ansatz, um die wichtigsten Prädiktoren zu identifizieren und überflüssige Variablen zu entfernen.

Der Artikel demonstriert diese Techniken anhand eines realen Datensatzes und zeigt, wie man sie in Python umsetzt. Durch die Kombination von statistischen Kriterien wie dem Akaike-Informationskriterium (AIC) oder dem Bayesianischen Informationskriterium (BIC) mit automatisierten Skripten lässt sich die Modellwahl effizient und reproduzierbar gestalten.

Für Data Scientists, die ihre Regressionsmodelle verfeinern wollen, liefert die vorgestellte Vorgehensweise nicht nur ein praktisches Tool, sondern auch ein tieferes Verständnis dafür, welche Variablen wirklich Einfluss haben. Mit dem bereitgestellten Codebeispiel lässt sich die Methode sofort in eigenen Projekten anwenden und die Modellleistung nachhaltig steigern.