modellunabhängig

Modellunabhängig beschreibt einen Ansatz, der Ergebnisse, Methoden oder Aussagen unabhängig von der konkreten Modellstruktur oder -parametrisierung trifft. Im Gegensatz zu modellgebundenen Ansätzen zielt modellunabhängigkeit darauf ab, Generalität und Übertragbarkeit über verschiedene Modelle hinweg zu ermöglichen. Der Begriff wird in Statistik, Datenanalyse, Künstlicher Intelligenz und verwandten Feldern verwendet, um Methoden zu kennzeichnen, die nicht auf eine spezielle Architektur festgelegt sind.

In der Praxis finden sich modellunabhängige Ansätze bei der Bewertung von Vorhersagemodellen, der Erklärung von Modellen oder der Vergleichbarkeit von Algorithmen. Beispielsweise gibt es modellunabhängige Erklärverfahren, die die Funktionsweise oder die Vorhersagen eines beliebigen Modells interpretieren, ohne dessen Struktur zu berücksichtigen. Ebenso können Bewertungs- oder Benchmarking-Methoden so gestaltet sein, dass sie mit vielen verschiedenen Modellen funktionieren.

Bekannte Beispiele aus dem Bereich der Erklärbarkeit sind model-agnostic Methoden wie LIME (Locally Interpretable Model-agnostic Explanations) und SHAP, die lokale oder globale Erklärungen liefern, ohne an eine bestimmte Modellklasse gebunden zu sein. Solche Ansätze ermöglichen Vergleichbarkeit und Transparenz quer durch verschiedene Modelltypen, von linearen Modellen bis hin zu komplexen Black-Box-Verfahren.

Zu den Vorteilen zählen größere Anwendungsbreite, Robustheit gegenüber Modellwechseln und erleichterte Interpretation über unterschiedliche Modelle hinweg. Zu den Herausforderungen gehören der potenziell hohe Rechenaufwand, teilweise approximationen und die Abhängigkeit von ausreichend zugänglichen Vorhersagen. Modellunabhängige Konzepte stehen im Spannungsfeld zwischen Allgemeingültigkeit und konkreter Anwendbarkeit.

Siehe auch: Modellabhängigkeit, erklärbare KI, XAI.