Modellgenauigkeit

Modellgenauigkeit bezeichnet die Übereinstimmung der Vorhersagen oder Outputs eines Modells mit den realen, beobachteten Werten. Sie ist ein zentraler Aspekt der Gütebewertung von Modellen in Wissenschaft, Technik und Wirtschaft. Die Genauigkeit hängt von der Qualität der Daten, den getroffenen Modellannahmen und dem Anwendungsbereich ab. Je enger der Anwendungsbereich an die Trainingsdaten gebunden ist, desto höher kann die gemessene Genauigkeit erscheinen; außerhalb dieses Bereichs sinkt oft die Generalisierbarkeit.

Zur Quantifizierung der Modellgenauigkeit werden verschiedene Kennzahlen verwendet. Bei Regressionsmodellen zählen MAE ( mittlerer absoluter Fehler), RMSE (Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers) und MAPE zu gängigen Größen, ergänzt durch das Bestimmtheitsmaß R^2. Bei Klassifikationsaufgaben werden Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score und ROC-AUC eingesetzt. Zusätzlich werden Likelihood-basierte Größen wie AIC/BIC oder Kalibrierungskurven und Residualanalyse genutzt, um Modellannahmen zu überprüfen.

Validierung spielt eine zentrale Rolle: typischerweise erfolgt die Beurteilung an unabhängigen Testdaten oder durch Cross-Validation, um Überanpassung zu erkennen. Unsicherheiten werden durch Konfidenz- oder Prognoseintervalle und durch Uncertainty Quantification adressiert. Die Generalisierung, Robustheit gegenüber Störungen und Messfehlern sowie die Interpretierbarkeit des Modells beeinflussen die wahrgenommene Genauigkeit mit.

Häufig beeinflussen Datenqualität, Repräsentativität der Stichprobe, Modellkomplexität und Annahmen die Modellgenauigkeit stärker als algorithmische Feinheiten. Modellgenauigkeit ist kontextabhängig und sollte immer im Rahmen der Zielsetzung bewertet werden.