Modellauswahl

Modellauswahl bezeichnet in Statistik, Ökonometrie und maschinellem Lernen den Prozess der Auswahl eines geeigneten Modells aus einer Menge von Kandidaten für eine gegebene Aufgabe. Ziel ist es, ein Modell zu finden, das auf neuen, unbekannten Daten gute Vorhersagen liefert, ohne dabei die Komplexität unangemessen zu erhöhen und damit Überanpassung zu vermeiden.

Typische Kandidatenmodelle reichen von linearen und nichtlinearen Regressionsmodellen über Klassifikatoren bis hin zu komplexeren Verfahren wie Entscheidungsbäumen, Random Forests oder neuronalen Netzen. Die Wahl hängt von Datenstruktur, Interpretierbarkeit, Rechenressourcen und dem Anwendungsziel ab. Oft wird versucht, das richtige Maß an Flexibilität zu finden, um Muster zu erfassen, ohne Rauschen zu modellieren.

Zu den gängigen Methoden der Modellauswahl gehören die Aufteilung der Daten in Trainings-, Validierungs- und Testdaten, Kreuzvalidierung oder Hold-out-Verfahren, sowie Informationskriterien wie Akaike-Information Criterion (AIC) oder Bayesian Information Criterion (BIC). Zusätzlich kann Regularisierung (z. B. Lasso, Ridge) als indirekte Form der Modellauswahl dienen, indem sie unnötige Parameter klein- oder eliminiert. In manchen Fällen kommen Bayesche Modellselektion oder Model Averaging zum Einsatz.

Wichtige Kriterien sind Vorhersagegenauigkeit, Interpretierbarkeit, Effizienz und Robustheit gegenüber Datenunterschieden. Der Prozess sollte sorgfältig dokumentiert und auf Datenleckagen vermieden werden. Eine weitere Gestaltungsmöglichkeit besteht darin, Modelle zu kombinieren (Ensembling) oder Modelle zu selektieren, die sich gut auf dem erwarteten Anwendungsdaten erhalten. Modellauswahl ist daher oft iterativ und situationsabhängig.