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Systematische Bewertung von Machine‑Learning‑Modellen anhand von Metriken, Validierungstechniken und Fehleranalysen zur Entscheidung über Einsatzreife.
Model Evaluation ist ein systematisches Verfahren zur Beurteilung von Machine‑Learning‑Modellen anhand geeigneter Metriken, Validationsstrategien und Fehleranalysen. Es umfasst Testsets, Cross‑Validation, Kalibrierung und Fairness‑Checks, um Leistung, Robustheit und Einsatzreife zu bestimmen. Der Fokus liegt auf reproduzierbaren Messungen und Monitoring‑Vorbereitungen für den produktiven Betrieb.
Anteil korrekt vorhergesagter Beispiele; geeignet für ausgeglichene Klassen.
Bedeutend bei Klassenungleichgewicht; zeigt Trade‑off zwischen falschen Positiven und Negativen.
Misst Abweichung zwischen vorhergesagter Wahrscheinlichkeit und beobachteter Häufigkeit.
Evaluationsprozess mit Precision/Recall‑Kurven, ROC und Kalibrierung zur Produktionsfreigabe.
Regelmäßige Neubewertung von Ranking‑Metriken und Abgleich mit Nutzerfeedback.
Systematische Überprüfung auf Verzerrungen über demografische Gruppen mit dokumentierter Minderung.
Definiere businessrelevante Metriken und Akzeptanzkriterien.
Führe reproduzierbare Evaluationsläufe (Cross‑Validation, Hold‑out) durch.
Erstelle Baselines, Dokumentation und integriere Monitoring‑Metriken in CI/CD.