Modellvergleich

Modellvergleich bezeichnet den systematischen Prozess des Beurteilens und Vergleichens von Modellalternativen auf Basis einer gemeinsamen Datenbasis. Ziel ist es, ein geeignetes Modell auszuwählen, das Vorhersagen accuracy macht, verständlich ist oder bestimmte Anforderungen erfüllt, etwa Robustheit, Rechenaufwand oder Interpretierbarkeit. Modellvergleiche kommen in Statistik, Data Science, Ökonometrie, Informatik und Ingenieurwissenschaften zum Einsatz, sowohl bei theoretischen Überlegungen als auch bei praktischen Anwendungen.

Typisch unterscheidet man statische Vergleiche, bei denen Modelle auf derselben Stichprobe bewertet werden, und zeitliche oder datenabhängige Vergleiche, die unter Variation der Daten oder Bedingungen erfolgen. Kriterien schließen ein: Vorhersagegenauigkeit (z. B. RMSE, MAE, R²), Diskriminationsleistung (AUC), Kalibrierung von Wahrscheinlichkeiten, Komplexität (Anzahl der Parameter, Trainingsaufwand) sowie Interpretierbarkeit und Robustheit gegenüber Ausreißern. Zusätzlich werden Reproduzierbarkeit und Datennutzung berücksichtigt.

Gängige Methoden umfassen Cross-Validation, Hold-out-Splitting, Bootstrap, Informationkriterien wie AIC/BIC und Hypothesentests zum Modellvergleich. Der übliche Prozess umfasst Datenvorbereitung, Entwicklung mehrerer Alternativen, Evaluation nach festgelegten Metriken, Sensitivitätsanalysen und schließlich Auswahl sowie Dokumentation.

Anwendungen finden sich in der Vorhersage, Modellpflege, Entscheidungsunterstützung und Forschungsdesign. Beispiele reichen von Vergleichen klassischer linearer Modelle mit Regularisierung bis zu Algorithmen des maschinellen Lernens. Risiken sind Überanpassung, Datenlecks, Verzerrungen und mangelnde Reproduzierbarkeit. Transparente Berichterstattung und Open Data fördern verlässliche Modellvergleiche.