Modellutveckling

Modellutveckling är processen att skapa och förbättra representationer av verkliga system för att simulera deras beteende, förutsäga utfall och stödja beslut. Det finns olika typer av modeller, bland annat mekanistiska eller fysikaliska modeller som bygger på kända principer, och empiriska eller data-drivna modeller som bygger på observationer och mönster i data. I praktiken används ofta en blandning av angreppssätt.

Processen är ofta iterativ och inkluderar flera steg: problemformulering och målformulering; insamling och förbehandling av data; modellval och konstruktion; parameterisering och kalibrering; träning eller anpassning av modellen; validering och testning mot oberoende data; implementering och löpande övervakning i användningsmiljö. Kvalitet och förståelse stärks genom dokumentation och reproducerbarhet.

Vanliga modelltyper är konceptuella modeller, matematiska eller beräkningsmodeller samt statistiska och maskininlärningsbaserade modeller. Valet beror på systemets karaktär, tillgänglig data och syftet med modellen. Osäkerhet och misspecifikation behandlas genom känslighetsanalys, osäkerhetskvantifiering och kontinuerlig validering.

Reproducerbarhet och ansvarstagande är viktiga aspekter; därför dokumenteras antaganden, data, algoritmer och versioner, och koden bör förvaltas i versionkontroll. Modellutveckling används inom naturvetenskap, teknik, ekonomi, samhällsvetenskap, miljö och hälso- och sjukvård.

Vanliga utmaningar inkluderar datakvalitet, överanpassning, tolkningsbarhet och etiska överväganden när modeller används för beslut som påverkar människor.