Modellbewertung

Qualitätssicherung · Maschinelles Lernen · Seit 2024

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Modellbewertung

Qualitätssicherung

Über die Leistung

Welche Kennzahl zählt, ergibt sich aus den Kosten der beiden Fehlerarten. Bei einer Vorprüfung, die niemanden übersehen darf, zählt der Recall; bei einer automatischen Ablehnung zählt die Präzision. Genauigkeit allein ist bei ungleich verteilten Daten irreführend: Ein Modell, das bei fünf Prozent Betrugsfällen immer „kein Betrug" sagt, liegt zu fünfundneunzig Prozent richtig und ist wertlos. Grenze: Kennzahlen mitteln über alle Fälle. Erst eine Auswertung nach Gruppen zeigt, ob ein Modell für einen Teil der Betroffenen systematisch schlechter arbeitet.

Was dazugehört

Kennzahlenwahl Konfusionsmatrix Schwellenwerte Kreuzvalidierung Fehleranalyse nach Gruppen

Kurz gesagt

Die Kennzahl an der Fragestellung ausrichten, nicht umgekehrt