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Unterschied zu bisherigen linearen Regressionsmodellen: Zwischenschicht ("Neuronen"), die den Zusammenhang zw. Prädiktor und Kriterium vermittelt
P1/P2/P3   - - - - N1/N2 - - - -  K

Anzahl der „Neurone“: frei wählbar.

Neurone lernen durch Variation der Gewichtung der Pfade, welcher Faktor optimal das Kriterium vorhersagt

= schrittweise Verstärkung der „besseren“ Pfade und Abschwächung der „schwächeren“ Pfade

= Modelloptimierung bis vorgesagte Kriteriumswerte gut zu  den tatsächlichen passen.