modellspecifikation

Modellspezifikation bezeichnet die systematische Festlegung der Ziele, des Umfangs und der Struktur eines Modells. Sie dient dazu, ein gemeinsames Verständnis darüber zu schaffen, welche Fragen das Modell beantworten soll, welche Randbedingungen gelten und wie der Aufwand gemessen wird. Sie kommt in wissenschaftlichen Analysen, maschinellem Lernen, Simulationen, Wirtschafts- und Ingenieurmodellen zum Einsatz.

Eine Modellspezifikation umfasst typischerweise: Zielsetzung, Anwendungsfall und Systemgrenze; Datenlage, Eingangsgrößen und Messgrößen; Modelltyp, Variablen, Parameterisierung und Annahmen; Anforderungen an Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Rechenaufwand; Prüf- und Validierungskriterien; Schnittstellen, Datenformate und Integrationspunkte; Dokumentation, Reproduzierbarkeit, Versionierung und Änderungsmanagement.

Der Erstellungsprozess erfolgt meist iterativ mit Stakeholdern, gehört zu Design- bzw. Architekturphasen, und wird in einer Spezifikationsdokumentation festgehalten. Die Spezifikation dient als Referenz für Implementierung, Tests und regelmäßige Updates. Sie erhöht Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Vergleichbarkeit von Modellen, reduziert Risiken durch Missverständnisse und erleichtert Auditierbarkeit.

Beispiele: In Maschinellem Lernen definiert sie Zielvariable, Merkmale, Modelltyp, Lernalgorithmus, Hyperparameter und Bewertungsmetriken. In Prozess- oder Systemsimulation legt sie Grenz- und Detailstufe, zeitliche Auflösung, Randbedingungen und Validierungspläne fest.