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
Bekannte Beispiele aus dem Bereich der Erklärbarkeit sind model-agnostic Methoden wie LIME (Locally Interpretable Model-agnostic Explanations)
Zu den Vorteilen zählen größere Anwendungsbreite, Robustheit gegenüber Modellwechseln und erleichterte Interpretation über unterschiedliche Modelle hinweg.