Modellqualität

Modellqualität bezeichnet die Güte eines statistischen oder maschinellen Lernmodells in der Abbildung von Phänomenen, der Zuverlässigkeit seiner Vorhersagen und seiner Eignung für den vorgesehenen Zweck. Sie umfasst mehrere Dimensionen, darunter prädiktive Genauigkeit, Generalisierbarkeit auf unbekannte Beispiele, Robustheit gegenüber Ausreißern oder Veränderungen der Daten, Interpretierbarkeit, Fairness, Effizienz und Wartbarkeit.

Wichtige Einflussfaktoren sind die Datenqualität (Vollständigkeit, Repräsentativität, Verzerrungen), die gewählte Modellarchitektur und das Lernverfahren, Maßnahmen gegen Überanpassung wie Regularisierung und Cross-Validation sowie die sorgfältige Festlegung von Hyperparametern. Ebenso spielt die Vermeidung von Datenleckagen eine zentrale Rolle, da sie die Validität von Bewertungen gefährden kann. Die Robustheit des Modells hängt auch davon ab, wie gut es mit Unschärfen, Messfehlern oder Verteilungsverschiebungen umgehen kann.

Die Qualität wird durch formale Evaluation gemessen. Typische Verfahren umfassen Trainings-/Testaufteilungen, Cross-Validation und externe Validierung. Je nach Modelltyp kommen verschiedene Metriken zum Einsatz: Klassifikationen nutzen Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score; Regressionen MAE, RMSE und R^2; probabilistische Modelle Kalibrierung und Log-Likelihood oder Brier-Score. Zusätzlich spielen Kalibrierung, Interpretierbarkeit und Fairness eine wachsende Rolle.

Lebenszyklus und Governance betonen die kontinuierliche Überwachung nach Deployment, Drift-Erkennung, regelmäßiges Retraining und Re-Evaluierung. Dokumentation, Reproduzierbarkeit, Versionierung und Auditierbarkeit sind zentrale Qualitätsanforderungen. Gesamtziel ist ein balanciertes Modell, das verlässlich, fair und nachvollziehbar arbeitet und sich an veränderte Rahmenbedingungen anpassen lässt.