Dominik Koch weist in seinen Studien nach dass es mit Hilfe der k-Nächsten-Nachbarn möglich
ist die Ergebnisse anderer Klassifikationsverfahren so zu verbessern dass sie wieder eine
Konkurrenz zu dem meist dominierenden Random Forest darstellen. Das von Fix und Hodges
entwickelte k-Nächste-Nachbarn-Verfahren ist eines der simpelsten und zugleich intuitivsten
Klassifikationsverfahren. Nichtsdestotrotz ist es in den meisten Fällen in der Lage ziemlich
gute Klassifikationsergebnisse zu liefern. Diesen Informationsgehalt der k-Nächsten-Nachbarn
kann man sich zu Nutze machen um bereits etablierte Verfahren zu verbessern. In diesem Buch
werden die Auswirkungen der k-Nächsten-Nachbarn auf den Boosting-Ansatz Lasso und Random
Forest in Bezug auf binäre Klassifikationsprobleme behandelt.
