Modellinterpretation

Modellinterpretation bezeichnet die Praxis, zu erklären, wie ein statistisches oder maschinelles Lernmodell aus den Eingabedaten Vorhersagen ableitet. Ziel ist es, Transparenz über die Entscheidungslogik zu schaffen, Vertrauen zu ermöglichen, Fehlentwicklungen zu erkennen und regulatorische Anforderungen besser zu erfüllen. Interpretationen können sowohl auf globaler Ebene die Gesamtdynamik eines Modells beschreiben als auch lokale Erklärungen für einzelne Vorhersagen liefern.

Zentrale Konzepte unterscheiden globale Interpretierbarkeit, die Muster beschreibt, die das Verhalten des Modells insgesamt bestimmen, von lokalen Erklärungen, die eine spezifische Vorhersage nachvollziehbar machen. Zu gängigen Ansätzen zählen Merkmalsbedeutungen wie Permutations-Importance, Partial Dependence Plots, sowie modellunabhängige oder -abhängige Erklärungen wie SHAP (Shapley Additive exPlanations), LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) und kontrafaktische Erklärungen. Für tiefe neuronale Netze kommen Attribution-Methoden wie Integrated Gradients oder Grad-CAM zum Einsatz. Surrogatmodelle, rule extraction und illustratives Beispiel- oder Fallbasierter Erklärungen ergänzen das Spektrum.

Anwendungsfelder reichen von regulierten Bereichen wie Finanzen und Gesundheitswesen bis zur Produktentwicklung, Modelldebugging, Audits, Compliance-Anforderungen und der Kommunikation von Entscheidungen an Endnutzer. Die Interpretationen unterstützen auch beim Bias- und Fehleraudit sowie beim Verständnis von Modellunsicherheit.

Herausforderungen bestehen in der Treue der Erklärungen (Faithfulness), der Plausibilität für Menschen, der Stabilität von Erklärungen bei Daten- oder Modelländerungen sowie dem Spannungsverhältnis zwischen Transparenz und Privatsphäre. Kritik betont, dass Interpretationen oft Approximationen bleiben und keine universell gültige Erklärung für komplexe Modelle liefern; Erklärungen können Fehlinterpretationen oder übermäßiges Vertrauen begünstigen.