Parametrisointivirheille

Parametrisointivirheille viittaa yleinen ilmiö, jossa järjestelmän kuvaaminen parametrein johtaa virheisiin. Termiä käytetään eri tieteenaloilla, kuten tilastotieteessä, koneoppimisessa ja laskennallisessa optimoinnissa, kun valittu parametrisointi ei vastaa ilmiötä tai kun parameterien vaikutukset ovat epäselvästi määriteltyjä.

Tyypillisiä syitä ovat identifiointiongelmat (useat parametrit yhdessä voivat tuottaa saman tuloksen), puutteellinen tai vinoutunut data, mallin virheellinen tai liian monimutkainen muoto, sekä numeeriset virheet tai haastavat optimoitavat laskelmat. Lisäksi epäedustava tai liian yksinkertainen parameterointi voi johtaa virheellisiin päätelmiin.

Seurauksia voivat olla epätarkat ennusteet, epäluotettava päätöksenteko sekä laskennallinen epävarmuus tai epävakaus optimointi- ja simulaatiosovelluksissa. Esimerkkejä ovat tilastollisessa mallinnuksessa harhaiset estimaatit, kun tärkeä muuttuja yhdistetään toiseen muuttujaan, tai koneoppimisessa mallit, joiden suoritus heikkenee, jos parametrit eivät vastaa todellista ilmiötä tai niitä ylipainotetaan säännöllistämällä.

Tunnistamista ja ehkäisyä varten käytetään menetelmiä kuten validointi ja testaus, herkkyysanalyysi, uudelleparametrointia (reparameterization) siten, että parametrit ovat identifioitavissa, sekä rajoitteita ja regularisointia. Lisäksi huolellinen datan laadun parantaminen, asianmukainen pienemmät tai paremmat parameterit sekä perusteellinen malli- ja tulkintavakauden arviointi auttavat vähentämään parametrisointivirheiden riskiä.