Der Begriff „Majority Vote“ bezieht sich auf eine Technik im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, bei der die Vorhersagen mehrerer Modelle kombiniert werden, um die Genauigkeit zu verbessern. Bei dieser Methode wird die Vorhersage, die von der Mehrheit der Modelle geteilt wird, als endgültige Vorhersage ausgewählt.
Die Technik des Majority Vote ist insbesondere in sogenannten Ensemble-Methoden verbreitet. Ensemble-Methoden nutzen die Kombination mehrerer Modelle, um bessere Ergebnisse zu erzielen als jedes einzelne Modell. Jedes Modell in einem Ensemble macht eine eigene Vorhersage für einen gegebenen Input. Anschließend wird die Vorhersage, die von den meisten Modellen unterstützt wird, ausgewählt.
Ein Beispiel hierfür sind Klassifikationsaufgaben. Wenn beispielsweise mehrere Klassifikatoren wie Entscheidungsbäume oder neuronale Netze eine Vorhersage für eine bestimmte Eingabe treffen, wird die Klasse, die von der Mehrheit der Klassifikatoren gewählt wird, als endgültige Vorhersage verwendet. Sollte es keine eindeutige Mehrheit geben, kann ein Tie-Breaking-Mechanismus eingesetzt werden, um eine Entscheidung zu treffen.
Die Verwendung des Majority Vote bietet mehrere Vorteile. Zum einen kann die Kombination mehrerer Modelle die Varianz der Vorhersagen reduzieren und somit zu robusteren Ergebnissen führen. Zum anderen kann diese Methode dazu beitragen, das Overfitting einzelner Modelle zu verringern, indem die Vorhersagen diversifiziert werden.
In der Praxis findet der Majority Vote beispielsweise in Systemen zur Schadsoftware-Erkennung, bei der medizinischen Diagnose oder in Empfehlungssystemen Anwendung. Durch die Kombination mehrerer Modelle kann die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Vorhersagen deutlich gesteigert werden.