<lb xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" />Für das maschinelle Klassifikationsverfahren nutzen wir mit <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">Random Forest </hi>(Ho 1995, Breiman 2001) einen Algorithmus, der Entscheidungsbäume zu einem Ensemble fügt und die Parameter mittels mathematischer Regression berechnet.<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">5</hi> Da die einzelnen erlernten Entscheidungsbäume eingesehen werden können, ist <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Random Forest</hi> auch dafür geeignet, die entscheidungstragenden Merkmale näher zu untersuchen. Vorausgehende Experimente mit <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Support Vector Machines</hi> (SVM) erzielten zudem schlechtere Ergebnisse. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Random Forest</hi> scheint besser geeignet zu sein, um viele und potentiell korrelierende Features zu verarbeiten.