Surrogatmodell

term_id: surrogate_model

Category: basic_concepts

Definition

Im maschinellen Lernen und in der Optimierung dient ein Surrogatmodell als Stellvertreter für eine Zielfunktion, die direkt schwer zu bewerten ist. Es wird anhand von Eingabe-Ausgabe-Paaren des ursprünglichen Modells trainiert, um…

Summary

Ein vereinfachtes mathematisches Modell, das verwendet wird, um das Verhalten eines komplexeren, rechenintensiveren oder unzugänglichen Black-Box-Modells anzunähern.

Key Concepts

  • Modellapproximation
  • Black-Box-Optimierung
  • Recheneffizienz
  • Stellvertretendes Modell (Proxy Model)

Use Cases

  • Hyperparameter-Optimierung
  • Beschleunigung von Simulationen im Ingenieurdesign
  • Sensitivitätsanalyse komplexer Systeme

Code Example

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from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
import numpy as np

# Simple surrogate for a noisy function
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2.1, 3.9, 6.2, 7.8])

surrogate = GaussianProcessRegressor()
surrogate.fit(X, y)
prediction = surrogate.predict(np.array([[2.5]]))

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