Modellutvärderingar

Modellutvärderingar är en systematisk process för att bedöma hur väl en modell uppfyller sitt syfte. Fokus ligger på prediktiv eller beslutsmässig kapacitet, generaliserbarhet till nya data och hur modellen fungerar i praktiska sammanhang. Utvärderingen kan även omfatta tolkbarhet, robusthet och användbarhet för beslutsfattare.

En vanlig utvärderingsdesign innebär att definiera vilka beslut modellen ska stödja, samla relevanta data och dela upp data i tränings- och test-/valideringsdelar eller använda korsvalidering. Externa valideringar, där modellen testas på nya data från andra källor eller tidsperioder, är också vanligt. En viktig princip är att undvika dataförlust eller läckage som kan överdriva prestanda.

Prestandamått väljs utifrån uppgiften. För regression används exempelvis RMSE, MAE och R-squared; för klassificering används AUC, precision, recall och F1 samt konfusionsmatris. Kalibrering bedöms med kalibreringskurvor och log loss. Att jämföra med baslinjer som enklare modeller eller tidigare versioner är vanligt.

Viktiga utmaningar är överanpassning, datakvalitet och bias. Etiska överväganden handlar om rättvisa, transparens och risker för diskriminering. Kontroll av datafördomar och testning över olika undergrupper är rekommenderat. Reproducerbarhet och spårbarhet kräver detaljerad dokumentation av data, metoder, koder och versioner.

Slutligen ingår ofta modellstyrning och kommunikation till intressenter: dokumentation av mål, antaganden, begränsningar och möjliga användningsområden, samt rutiner för uppdatering och övervakning i drift.