Wie gut funktionieren Machine Learning Modelle?

👉 Welche Qualitäts-Kriterien gibt es für Machine Learning?
👉 Wie wird Erklär-Qualität bei der Regression bewertet?
👉 Wann ist die Anpassungsgüte R² groß genug?

Ein Modell mit Methoden des maschinellen Lernens wie z. B. Regression oder Klassifikation zu bauen ist einfach. Solche Modelle können uns beispielsweise optimale Arbeitspunkte liefern oder dabei helfen nachzuweisen, dass die Anforderungen in einem bestimmten Prozessfenster erfüllt werden.

Bevor ein Modell produktiv genutzt wird, sollten Sie zuerst prüfen, ob das Modell gut genug ist. In dieser Folge erhalten Sie Informationen dazu, welche Kenngrößen für die Modell- bzw. Erklär-Qualität genutzt werden und warum die beliebteste Kennzahl, die Anpassungsgüte R², allein zu wenig ist. Alternative Kennzahlen wie die Prognosegüte liefern weitere wichtige Erkenntnisse über die Qualität des ML Modells.

Links

👉 Barbara Bredner (2021) "NOT Statistik. Nachweise führen, Optimierungen finden, Toleranzen berechnen mit Minitab und R"
👉 Anber Arif: Cross Validation in Machine Learning
👉 Shervine Amidi: Machine Learning tips and tricks cheatsheet
👉 Adi Bronshtein: Train/Test Split and Cross Validation in Python

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