{"id":174840,"date":"2023-04-24T10:19:49","date_gmt":"2023-04-24T09:19:49","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=174840"},"modified":"2023-10-30T08:37:54","modified_gmt":"2023-10-30T07:37:54","slug":"data-leakage-was-ist-das-wie-kann-man-sich-davor-schuetzen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-leakage-was-ist-das-wie-kann-man-sich-davor-schuetzen","title":{"rendered":"Data Leakage: Was ist das? Wie kann man sich davor sch\u00fctzen?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"174840\" class=\"elementor elementor-174840\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2caa7223 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2caa7223\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-195a678c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"195a678c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Data Leakage, auch Datenleck genannt, ist ein besorgniserregendes Ph\u00e4nomen, das die Sicherheit deines Unternehmens gef\u00e4hrden kann. Hier erf\u00e4hrst du, wie du deine sensiblen Daten vor Datenlecks und Cyberangriffen sch\u00fctzen kannst.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-267eb6dc e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"267eb6dc\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77513dad elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"77513dad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><strong>Datenlecks<\/strong> sind einer der wichtigsten Punkte, auf die man bei der Entwicklung eines Vorhersagemodells achten muss. Die Erstellung eines Vorhersagemodells ergibt sich aus einer betrieblichen Notwendigkeit, also versucht man, ein Vorhersagewerkzeug zu erstellen, das den gesch\u00e4ftlichen Erwartungen entspricht.<\/p><p>Leistung und Transparenz sind die Schl\u00fcsselw\u00f6rter f\u00fcr ein gutes Vorhersagemodell.<\/p><p>Die <strong>Messung der Leistung<\/strong> ist ein unverzichtbarer Schritt bei der Entwicklung eines Modells, da sie das Herzst\u00fcck der Problematik der <strong>pr\u00e4diktiven Modellierung<\/strong> darstellt. Sie sichert uns die Nutzbarkeit des Tools, indem sie seine Robustheit garantiert, denn sie erm\u00f6glicht es uns, den operationellen Charakter der Modelle zu bewerten.<\/p><p>Je leistungsf\u00e4higer ein Modell ist, desto zuverl\u00e4ssiger ist es und desto besser kann es genutzt werden. Um seine Leistung zu bewerten, messen wir mithilfe von Metriken die Qualit\u00e4t der Vorhersage, indem wir die vorhergesagten Werte mit den tats\u00e4chlichen Werten vergleichen.<\/p><p>W\u00e4hrend der<strong> Entwurfsphase<\/strong> steht uns eine gewisse Menge an Daten zur Verf\u00fcgung. Diese Daten sollen es uns erm\u00f6glichen, die Leistung unseres Modells sowohl zu trainieren als auch zu testen.<\/p><p>Um eine genaue Messung der Leistung zu erhalten, ist eine ausreichende Menge an Daten, mit denen das Modell getestet werden soll, unerl\u00e4sslich. Diese Daten d\u00fcrfen dem Modell nicht bekannt sein und es darf daher unter keinen Umst\u00e4nden mit ihnen trainieren.<\/p><p>Damit dieser Schritt m\u00f6glichst reibungslos verl\u00e4uft, muss man bei der Vorbereitung der Daten sehr gr\u00fcndlich sein. Schon zu Beginn des Projekts sollte darauf geachtet werden, dass ein Teil der Daten beiseite gelegt wird.<\/p><p>Wenn dies nicht geschieht, k\u00f6nnten Daten, die nicht f\u00fcr das Training gedacht sind, durchsickern und das Modell mit trainieren. Dies w\u00fcrde dann die Ergebnisse des Modells bei der Bewertung verzerren. Dies wird im <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/underfitting-in-machine-learning-so-loest-du-es\">Machine Learning<\/a> als Data Leakage bezeichnet.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4c22ed8b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"4c22ed8b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"741\" height=\"427\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/machine-learning.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-174843\" alt=\"machine learning\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/machine-learning.jpg 741w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/machine-learning-300x173.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 741px) 100vw, 741px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-61496625 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"61496625\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In diesem Artikel werden wir uns zun\u00e4chst mit den Indikatoren besch\u00e4ftigen, die uns helfen, dieses Ph\u00e4nomen zu erkennen. In einem zweiten Schritt werden wir uns mit den Vorsichtsma\u00dfnahmen befassen, die du treffen kannst, um Datenlecks zu vermeiden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4b12b6a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4b12b6a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-309b2b5d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"309b2b5d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie kann ich feststellen, ob es ein Datenleck gibt?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5c25ece5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5c25ece5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein sehr guter Indikator ist eine ungew\u00f6hnlich hohe Modellleistung. Eine sehr hohe Punktzahl f\u00fcr ein Modell zu erhalten, das z. B. den Vertragsabschluss eines Kunden oder Sportprognosen vorhersagt, sollte uns hellh\u00f6rig machen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei Problemen wie diesen ist es praktisch unm\u00f6glich, sehr hohe Punktzahlen zu erzielen, da der Zufallsanteil beim Eintreten eines Ereignisses sehr gro\u00df ist. Es ist wichtig, die Ergebnisse aus der Distanz zu betrachten und zu pr\u00fcfen, wie es zu dieser Punktzahl gekommen ist.<\/span><\/p><p>&gt;&gt; Auch interessant:<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/microsoft-azure-kurs-lerne-machine-learning\"> Microsoft Azure Kurs<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17930779 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"17930779\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-237bf1d4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"237bf1d4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Welche Vorsichtsma\u00dfnahmen sind zu treffen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4e6503fa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4e6503fa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Als<strong> Train-Test-Split-Technik (auch Hold-Out-Technik genannt)<\/strong> bezeichnet man die Aufteilung aller verf\u00fcgbaren Daten in zwei Teile: einen Teil, der dem Training gewidmet ist, und einen Teil, der der Auswertung gewidmet ist.<\/p><p>Erst wenn das Modell trainiert wurde, k\u00f6nnen die Testdaten eingesehen werden, vorher m\u00fcssen sie sorgf\u00e4ltig beiseite gelegt werden.<\/p><p>Wie bereits erw\u00e4hnt, kann erst nach diesem entscheidenden Schritt der Datentrennung mit der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-preprocessing-wie-man-seine-daten-vor-der-verarbeitung-vorbereitet\">Datenvorbereitung (Preprocessing-Phase)<\/a> begonnen werden. In dieser Phase entscheidest du, wie die Variablen behandelt werden sollen, bevor du den ausgew\u00e4hlten Algorithmus trainierst.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-41167b66 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"41167b66\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"830\" height=\"507\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/separation-donnees-data-leakage.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-174844\" alt=\"Person an Laptop mit in der Luft schwebenden Ordnersymbolen\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/separation-donnees-data-leakage.jpg 830w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/separation-donnees-data-leakage-300x183.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/separation-donnees-data-leakage-768x469.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 830px) 100vw, 830px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4026f5ae e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4026f5ae\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3613bce2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3613bce2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Aber warum k\u00f6nnen nicht alle Daten verwendet werden?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-53ccb212 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"53ccb212\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um besser zu verstehen, wie sich das auswirkt, wollen wir uns gemeinsam die Phase der Imputation fehlender Werte ansehen.<\/p><p>Angenommen, wir wollen alle fehlenden Werte einer Variablen durch ihren Median imputieren. Wenn man den Median f\u00fcr alle <strong>Daten (Trainings- und Testsatz zusammen)<\/strong> berechnet, dann wird der Wert des Medians anders sein als der, der nur f\u00fcr den <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/datasets-top-5-websites-fuer-qualitativ-hochwertige-datensaetze\">Trainingssatz<\/a> berechnet wurde. Dann kommt es zu einem Datenleck, da der Positionsanzeiger Informationen enth\u00e4lt, die im Testsatz enthalten sind.<\/p><p>Dieses Beispiel l\u00e4sst sich nat\u00fcrlich auf alle Vorverarbeitungsschritte ausdehnen, die dem Modelltraining vorausgehen: Imputation fehlender Werte, Behandlung von Extremwerten, Normalisierung, etc.<\/p><p>Diese Vorsichtsma\u00dfnahme ist nat\u00fcrlich auch bei der Anwendung der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kreuzvalidierungsverfahren-definition-und-bedeutung-fur-machine-learning\">Cross-Validation-Technik<\/a> zu beachten. Die Validierungssets m\u00fcssen beiseite gelegt werden, damit sie dem Modell unbekannt bleiben.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4ae2a093 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4ae2a093\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-215653f1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"215653f1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a4028e4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4a4028e4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Leistung wird gr\u00f6\u00dftenteils von der <strong>Qualit\u00e4t der Daten<\/strong> bestimmt, daher solltest du darauf achten, dass die Daten vorbereitet sind, bevor du das Modell trainierst. Diese Phase ist jedoch heikel, da sie anf\u00e4llig f\u00fcr <strong>Datenlecks<\/strong> ist. Es muss sehr sorgf\u00e4ltig darauf geachtet werden, dass keine Informationen aus dem Testsatz f\u00fcr das Training des Modells verwendet werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nur so k\u00f6nnen wir sicherstellen, dass ein Modell wirklich leistungsf\u00e4hig ist. Wenn du mehr \u00fcber die Vorhersage von Modellen erfahren m\u00f6chtest, kannst du auch unseren Artikel \u00fcber <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-drift-was-ist-das-und-wie-kann-man-das-problem-loesen\">Data Drift<\/a> und seine Folgen lesen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-249fb062 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"249fb062\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Data Scientist Weiterbildung<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6f85e29b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6f85e29b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e3569e elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"5e3569e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Warum k\u00f6nnen wir nicht alle Daten verwenden?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Um besser zu verstehen, wie sich das auswirkt, schauen wir uns die Phase der Imputation fehlender Werte an. Angenommen, wir wollen alle fehlenden Werte einer Variablen durch ihren Median imputieren. Wenn man den Median f\u00fcr alle Daten (Trainings- und Testsatz zusammen) berechnet, dann wird der Wert des Medians anders sein als der, der nur f\u00fcr den Trainingssatz berechnet wurde. Es kommt dann zu einem Datenleck, da der Positionsindikator Informationen enth\u00e4lt, die im Testsatz enthalten sind.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Welche Vorsichtsma\u00dfnahmen sind zu treffen?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Die Aufteilung der Daten in einen Trainings- und einen Auswertungsteil wird als Train-test-Split-Technik (auch Hold-out-Technik genannt) bezeichnet. 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Man muss also die erzielten Ergebnisse mit Abstand betrachten und darauf achten, dass man \u00fcberpr\u00fcft, wie es zu dieser Punktzahl gekommen ist.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-509fbf83 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"509fbf83\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Data Leakage, auch Datenleck genannt, ist ein besorgniserregendes Ph\u00e4nomen, das die Sicherheit deines Unternehmens gef\u00e4hrden kann. Hier erf\u00e4hrst du, wie du deine sensiblen Daten vor Datenlecks und Cyberangriffen sch\u00fctzen kannst. Datenlecks sind einer der wichtigsten Punkte, auf die man bei der Entwicklung eines Vorhersagemodells achten muss. 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