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%! Date = 01.12.24
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\section{Resultate}\label{sec:resultate}
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Mit den drei verwendeten Modellen lässt eine Vorhersage der Aktivitäten realisieren.
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Allerdings unterscheiden sie sich bei der Genauigkeit der Vorhersage.\\
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Der Decision Tree schneidet mit einem F1-Score von 0,58 am schlechtesten ab, da er im Vergleich zu komplexeren Modellen wie dem Random Forest eher anfällig für Overfitting ist und weniger robuste Entscheidungsregeln bildet.
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Der Random Forest und KNN haben mit rund 0,68 einen ähnlichen F1-Score.
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Der Random Forest Algorithmus liefert durch die Kombination vieler Entscheidungsbäume stabilere Vorhersagen, der KNN-Algorithmus dagegen ist auch anfällig für Overfitting.
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Insgesamt liefert der Random Forest tendenziell die besten Ergebnisse.
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