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Bild: Kassandra: Retrofit Gästeprognosen

Kassandra: Retrofit Gästeprognosen

Andreas Anton Kaspar Melchior Zimmermann

      Titel
      • Kassandra: Retrofit Gästeprognosen
      Autor/in
      Datierung
      • 02.01.2025
      Beschreibung
      • In dieser Arbeit wird die Prognoseg¨ute der Machine Learning Modelle von Kassandra
        analysiert und optimiert. Im Fokus stand dabei das Gebiet Corviglia, auf welchem die Modelle
        signifikante Schw¨achen zeigten, was eine zuverl¨assige Ressourcenplanung erschwerte.
        Durch explorative Datenanalysen und gezielte Modelloptimierung wurden Schwachstellen
        des Modells und des Workflows identifiziert und adressiert. Dadurch konnte eine deutliche
        Reduktion des mittleren absoluten Fehlers (MAE) und eine Verbesserung des Determinationskoeffizienten
        (R2) erreicht werden. Die Arbeit zeigt auf, in welchen Bereichen
        Optimierungspotential besteht und wie gross dieses ausf¨allt. Abschliessend werden Handlungsempfehlungen
        zur Weiterf¨uhrung dieser Arbeit gegeben.

        In this thesis, the predictive performance of Kassandra’s machine learning models is analyzed
        as well as optimized. The focus was on the Corviglia region where the models
        performed significantly worse, making reliable resource planning difficult. Through exploratory
        data analysis and model optimization, weaknesses in the model and workflow were
        identified and addressed. This resulted in a significant reduction of the mean absolute
        error (MAE) and an improvement in the coefficient of determination (R2). The thesis
        highlights the areas with optimization potential and quantifies their impact. Finally, recommendations
        are provided for the continuation of this work.
      Urheberrechtshinweis
      • Zimmermann Andreas Anton Kaspar Melchior, Hochschule Luzern - Departement Technik & Architektur