{"id":197693,"date":"2024-08-06T06:30:00","date_gmt":"2024-08-06T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=197693"},"modified":"2024-07-30T15:02:57","modified_gmt":"2024-07-30T14:02:57","slug":"metriken-im-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/metriken-im-machine-learning","title":{"rendered":"Metriken im Machine Learning: Alles, was Du wissen musst"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"197693\" class=\"elementor elementor-197693\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3004e4f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3004e4f\" 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-cad31ea elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"cad31ea\" 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><p class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Nachdem Du ein Machine Learning Modell entwickelt hast, ist es wichtig, seine Leistung zu bewerten, um seine Effektivit\u00e4t zu messen. Um mehrere Modelle objektiv miteinander zu vergleichen, ist die Verwendung von Metriken unerl\u00e4sslich. Das Verst\u00e4ndnis und die richtige Anwendung dieser Metriken sind entscheidend f\u00fcr die Entwicklung eines effektiven Machine Learning Modells. In diesem Artikel wirst Du die wichtigsten Metriken zur Bewertung eines Machine Learning Modells kennenlernen.<\/p>\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-b8d94ca e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b8d94ca\" 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-4bc0a18 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4bc0a18\" 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\">Was ist eine Metrik im Machine Learning?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b8f385 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3b8f385\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Das <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">Machine Learning<\/a> erm\u00f6glicht es Computern, <\/span><b>Vorhersagen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zu treffen oder <\/span><b>Entscheidungen auf Basis von Daten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zu treffen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es gibt zwei Arten des Lernens: <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/supervised-learning-5-wichtige-punkte\">\u00fcberwachtes Lernen<\/a> und <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unueberwachtes-lernen-prinzip-und-verwendung\">un\u00fcberwachtes Lernen<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">In diesem Artikel bleiben wir im Rahmen des \u00fcberwachten Lernens. F\u00fcr weitere Details zu den Grundlagen des Machine Learning und die Unterschiede zwischen diesen beiden Lernarten empfehlen wir Euch, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">diesen Artikel<\/a> zu lesen. Dieser wird Euch die wichtigsten Konzepte des Machine Learning vermitteln, die n\u00fctzlich sind, um die Verwendung von Metriken in einem Machine Learning Modell zu verstehen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Metrik ist ein numerischer Wert, der die <\/span><b>Qualit\u00e4t der Vorhersagen eines Modells quantifiziert<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Ihre Rolle ist in allen Entwicklungsphasen eines Machine Learning Modells essentiell, da sie bestimmt, ob ein Modell unseren Erwartungen entspricht. Je nach den erzielten Ergebnissen erm\u00f6glichen Metriken den objektiven Vergleich mehrerer Modelle, die Auswahl des leistungsf\u00e4higsten Modells oder die \u00c4nderung der <\/span><b>Hyperparameter<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> eines Modells.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein gutes Verst\u00e4ndnis der verschiedenen Metriken ist entscheidend f\u00fcr die Implementierung eines effektiven Modells.<\/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-3d2b249 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3d2b249\" 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-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-machine-learning-engineer\">\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\">Lerne, wie man ML-Modelle einsetzt<\/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-2f0a0f5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2f0a0f5\" 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-74a0e17 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"74a0e17\" 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 Metrik soll ich f\u00fcr mein Modell w\u00e4hlen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1464d3c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1464d3c\" 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;\">Um die <\/span><b>richtige Metrik zu w\u00e4hlen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, ist es wichtig, den Kontext des Problems und die Ziele des Modells zu verstehen. Es gibt viele Metriken, und wir werden Euch einige davon und ihre Vorteile vorstellen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Rahmen des \u00fcberwachten Lernens muss zun\u00e4chst die <\/span><b>Art der Vorhersage<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> bestimmt werden, die das Modell durchf\u00fchrt. Wenn das Modell einen numerischen Wert vorhersagen soll (z.B. den Preis eines Hauses), handelt es sich um ein Regressionsproblem (z.B. lineare Regression). Im Gegensatz dazu, wenn das Modell einen <\/span><b>kategorischen Wert<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> vorhersagen w\u00fcrde (z.B. das Vorhandensein oder Fehlen von Betrug bei einer Banktransaktion), befinden wir uns im Kontext der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/klassifikationsalgorithmen-definition-und-hauptmodelle\">Klassifikation<\/a>. Die in Regressionsmodellen verwendeten Metriken unterscheiden sich tats\u00e4chlich von denen, die in <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/klassifikationsalgorithmen-definition-und-hauptmodelle\">Klassifikationsmodellen<\/a> verwendet werden.<\/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-7640ba1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7640ba1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">A. Regressionsmetriken<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cd929ff elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cd929ff\" 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;\">In diesem Artikel werden wir Euch zwei der Hauptmetriken f\u00fcr die Regression vorstellen: Den mittleren quadratischen Fehler und den mittleren absoluten Fehler.<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Der mittlere quadratische Fehler (MSE) wird wie folgt definiert:<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ad9370c elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"ad9370c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><math xmlns='http:\/\/www.w3.org\/1998\/Math\/MathML'> <mfrac> <mrow> <mn> 1 <\/mn> <\/mrow> <mrow> <mi> N <\/mi> <\/mrow> <\/mfrac> <munderover> <mrow> <mo> &#x2211; <!-- n-ary summation --> <\/mo> <\/mrow> <mrow> <mi> i <\/mi> <mo> = <\/mo> <mn> 1 <\/mn> <\/mrow> <mrow> <mi> N <\/mi> <\/mrow> <\/munderover> <msup> <mrow> <mrow> <mo> ( <\/mo> <msub> <mrow> <mi> y <\/mi> <\/mrow> <mrow> <mi> i <\/mi> <\/mrow> <\/msub> <mo> - <\/mo> <msub> <mrow> <mover> <mrow> <mi> y <\/mi> <\/mrow> <mrow> <mo> &#x2227; <!-- logical and --> <\/mo> <\/mrow> <\/mover> <\/mrow> <mrow> <mi> i <\/mi> <\/mrow> <\/msub> <mo> ) <\/mo> <\/mrow> <\/mrow> <mrow> <mn> 2 <\/mn> <\/mrow> <\/msup> <\/math><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e404d67 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e404d67\" 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;\">Wo <\/span><b>N<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> die Anzahl der Beobachtungen ist, <\/span><b>yi<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> der tats\u00e4chliche Wert und <\/span><b>\u0177i<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> die realisierte Vorhersage.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Metrik besteht darin, die Quadrate der Differenzen zwischen den tats\u00e4chlichen Werten und den Vorhersagen zu summieren. Der mittlere quadratische Fehler beeinflusst stark zu gro\u00dfe Abweichungen zwischen dem tats\u00e4chlichen Wert und der Vorhersage. In einem Kontext wo Abweichungen vielleicht vermieden werden sollten kann es sehr n\u00fctzlich sein.<\/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-47ba203 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"47ba203\" 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\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"514\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/metriques-machine-learning-datascientest1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-197699\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/metriques-machine-learning-datascientest1.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/metriques-machine-learning-datascientest1-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/metriques-machine-learning-datascientest1-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\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-a6440e0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a6440e0\" 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;\">Weitere Informationen zum mittleren quadratischen Fehler findet Ihr in <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-ein-mittlerer-quadratischer-fehler\">diesem Artikel<\/a>, der seine Eigenschaften und ein Anwendungsbeispiel ausf\u00fchrlicher beschreibt.<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Der mittlere absolute Fehler (MAE) wird wie folgt definiert:<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-28f8bac elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"28f8bac\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><math xmlns='http:\/\/www.w3.org\/1998\/Math\/MathML'> <mfrac> <mrow> <mn> 1 <\/mn> <\/mrow> <mrow> <mi> N <\/mi> <\/mrow> <\/mfrac> <munderover> <mrow> <mo> &#x2211; <!-- n-ary summation --> <\/mo> <\/mrow> <mrow> <mi> i <\/mi> <mo> = <\/mo> <mn> 1 <\/mn> <\/mrow> <mrow> <mi> N <\/mi> <\/mrow> <\/munderover> <msup> <mrow> <mrow> <mo> | <\/mo> <msub> <mrow> <mi> y <\/mi> <\/mrow> <mrow> <mi> i <\/mi> <\/mrow> <\/msub> <mo> - <\/mo> <msub> <mrow> <mover> <mrow> <mi> y <\/mi> <\/mrow> <mrow> <mo> &#x2227; <!-- logical and --> <\/mo> <\/mrow> <\/mover> <\/mrow> <mrow> <mi> i <\/mi> <\/mrow> <\/msub> <mo> | <\/mo> <\/mrow> <\/mrow>  <\/math><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9b1597b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9b1597b\" 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;\">Wo <\/span><b>N<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> die Anzahl der Beobachtungen ist, <\/span><b>yi<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> der tats\u00e4chliche Wert und <\/span><b>\u0177i<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> die realisierte Vorhersage.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Metrik besteht darin, die absoluten Differenzen zwischen den reellen Vorhersagen und den tats\u00e4chlichen Werten zu summieren.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Der mittlere absolute Fehler ist weniger empfindlich gegen\u00fcber gro\u00dfen Unterschieden als der mittlere quadratische Fehler.<\/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-ae371b3 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"ae371b3\" 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-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-mlops\">\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\">Metriken in Machine Learning beherrschen<\/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<div class=\"elementor-element elementor-element-61eb54d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"61eb54d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">B. Klassifikationsmetriken<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-271c925 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"271c925\" 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;\">Im Kontext der Klassifikation ist die Art und Weise, wie die Leistung eines Modells bewertet wird, anders. Wir werden drei der wichtigsten Klassifikationsmetriken vorstellen: Genauigkeit, Pr\u00e4zision und R\u00fcckruf.<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Um die Genauigkeit zu berechnen, gen\u00fcgt es, die Quote der korrekten Vorhersagen in Bezug auf die Gesamtzahl der Vorhersagen zu bewerten:<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-12430af elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"12430af\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><math xmlns='http:\/\/www.w3.org\/1998\/Math\/MathML'> <mfrac> <mrow> <mn> <i>Anzahl der korrekten Vorhersagen<\/i> <\/mn> <\/mrow> <mrow> <mi> <i>Gesamtzahl der Vorhersagen<\/i> <\/mi> <\/mrow>  <\/math><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-43aae81 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"43aae81\" 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 style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Formel ergibt eine Zahl zwischen <\/span><b>0<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und <\/span><b>1<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Ein Wert nahe <\/span><b>1<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zeigt ein sehr gutes Modell an, w\u00e4hrend ein Wert nahe <\/span><b>0<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ein schlechtes Modell anzeigt. Diese Metrik ist recht intuitiv und leicht zu verstehen. Es ist jedoch zu beachten, dass sie schlecht bewertet, wie ein Modell auf unausgeglichenen Daten abschneidet oder auf Daten, bei denen die <\/span><b>Vorhersagefehler<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> unterschiedliche Auswirkungen haben.<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Um dieses Konzept zu veranschaulichen, betrachten wir das Beispiel eines Modells, das das Vorhandensein einer Krankheit bei einem Patienten erkennt. Wenn in 90% der F\u00e4lle der Patient nicht krank ist, k\u00f6nnte das Modell systematisch vorhersagen, dass der Patient gesund ist. Die Genauigkeit dieses Modells w\u00e4re dann 0,9, was scheinbar ein sehr guter Wert ist. Dennoch k\u00f6nnten zwei Hauptprobleme auftreten:<\/span><\/p><ul><li style=\"list-style-type: none;\"><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Erstens w\u00e4re das Modell nicht in der Lage, die Krankheit bei einem Patienten zu erkennen.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Zweitens wird die <b>Qualit\u00e4t der Vorhersagen<\/b><span> nicht ber\u00fccksichtigt. Die Vorhersage, dass ein Patient krank ist, obwohl er es nicht ist (man spricht von <\/span><b>falsch positiv<\/b><span>), hat absolut nicht die gleichen Auswirkungen wie die Vorhersage, dass ein Patient nicht krank ist, obwohl er es ist (<\/span><b>falsch negativ<\/b><span>).<\/span><\/li><\/ul><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e60c6b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7e60c6b\" 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\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"514\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/metriques-machine-learning-datascientest2.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-197703\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/metriques-machine-learning-datascientest2.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/metriques-machine-learning-datascientest2-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/metriques-machine-learning-datascientest2-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\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-3ae3e0d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3ae3e0d\" 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 Genauigkeit erlaubt keine Differenzierung zwischen den verschiedenen Vorhersagen und ber\u00fccksichtigt keine unausgeglichenen Daten. Deshalb gibt es Metriken, um dieses Problem zu beheben:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die Pr\u00e4zision wird wie folgt definiert:<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fb9c72e elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"fb9c72e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><math xmlns='http:\/\/www.w3.org\/1998\/Math\/MathML'> <mfrac> <mrow> <mn> <i>TP<\/i> <\/mn> <\/mrow> <mrow> <mi> <i>TP + FP<\/i> <\/mi> <\/mrow>  <\/math><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a145c8b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a145c8b\" 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;\">Wo <\/span><b>TP<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> die Anzahl der True Positives und <\/span><b>FP<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> die Anzahl der False Positives repr\u00e4sentiert.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Metrik ist n\u00fctzlich, wenn die Kosten der False Positives hoch sind.<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c4hnlich wird der R\u00fcckruf wie folgt definiert:<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-55a52fc elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"55a52fc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><math xmlns='http:\/\/www.w3.org\/1998\/Math\/MathML'> <mfrac> <mrow> <mn> <i>TP<\/i> <\/mn> <\/mrow> <mrow> <mi> <i>TP + FN<\/i> <\/mi> <\/mrow>  <\/math><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dcbd8c2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"dcbd8c2\" 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;\">Wo <\/span><b>TP<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> die Anzahl der True Positives und <\/span><b>FN<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> die Anzahl der False Negatives repr\u00e4sentiert.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Metrik ist n\u00fctzlich, wenn die Kosten der False Negatives hoch sind.<\/span><\/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-65500de e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"65500de\" 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-f79b014 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f79b014\" 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-114f92a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"114f92a\" 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;\">Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass die Verwendung von Metriken unerl\u00e4sslich ist, um die <\/span><b>Leistung eines Machine Learning Modells zu bewerten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Die Wahl der richtigen Metrik je nach Modell erm\u00f6glicht es, die richtigen Entscheidungen dar\u00fcber zu treffen, wie es verbessert werden kann. Je nach Modelltyp (<\/span><b>Klassifikations- oder Regressionsmodell<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">), Kontext und Art der Daten sind einige Metriken gegen\u00fcber anderen vorzuziehen. Es ist wichtig, die Vor- und Nachteile jeder Metrik zu verstehen, um diejenige zu verwenden, die am besten zu Ihrer Problematik passt.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-scientist-in-koeln-werden-alles-was-du-ueber-diesen-beruf-wissen-musst\">Data Scientists und Machine Learning Engineers<\/a> verwenden Metriken, um effektive Machine Learning Modelle zu entwickeln. Dazu verwenden sie eine Vielzahl mathematischer Konzepte und spezieller Software, die in der Lage ist, Daten vorzubereiten und zu analysieren. Eine Weiterbilung ist daher mehr als notwendig. Mit <\/span><b>DataScientest<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ist dies m\u00f6glich. Wir bieten Euch umfassende Schulungen in Bootcamps, Kursen oder in einer Kombination aus beidem an.<\/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-ff378e3 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"ff378e3\" 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-md\" 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\">Beginne Deine Weiterbildung mit DataScientest<\/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-61f7292 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"61f7292\" 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-aac93ea elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"aac93ea\" 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\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Warum ist es wichtig, die richtigen Metriken f\u00fcr die Bewertung eines Machine-Learning-Modells zu w\u00e4hlen?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Die Auswahl der richtigen Metriken ist von entscheidender Bedeutung, da sie bestimmen, wie die Leistung des Modells bewertet wird. Eine ungeeignete Metrik kann ein irref\u00fchrendes Bild von der Qualit\u00e4t des Modells vermitteln. \"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Was sind die wichtigsten Metriken, die beim Machine Learning verwendet werden?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Zu den wichtigsten Metriken, die beim Machine Learning verwendet werden, geh\u00f6ren : \\n -Genauigkeit (Accuracy): Der Prozentsatz der korrekten Vorhersagen unter den Gesamtvorhersagen. \\n -Genauigkeit (Precision): Das Verh\u00e4ltnis der wahren positiven Vorhersagen zur Gesamtzahl der positiven Vorhersagen. \\n -Recall (Recall): Das Verh\u00e4ltnis der wahren positiven Vorhersagen zu den gesamten tats\u00e4chlichen positiven Elementen.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Wie w\u00e4hlt man bei der Bewertung eines Modells zwischen Genauigkeit und Erinnerung?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Die Wahl zwischen Genauigkeit, Recall und F1-Score h\u00e4ngt vom Kontext und den Priorit\u00e4ten bei der Anwendung des Modells ab: \\n -Eine Genauigkeit: Wird verwendet, wenn die Kosten f\u00fcr falsch-positive Ergebnisse hoch sind. Zum Beispiel bei der Spamfilterung, wo es wichtig ist, legitime E-Mails, die als Spam eingestuft werden, zu minimieren. \\n -Recall: Wird bevorzugt, wenn die Kosten f\u00fcr falsch negative Ergebnisse hoch sind. Zum Beispiel beim medizinischen Screening, wo es entscheidend ist, alle positiven F\u00e4lle zu identifizieren, auch wenn dies mehr falsch-positive Ergebnisse bedeutet.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\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\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nachdem Du ein Machine Learning Modell entwickelt hast, ist es wichtig, seine Leistung zu bewerten, um seine Effektivit\u00e4t zu messen. Um mehrere Modelle objektiv miteinander zu vergleichen, ist die Verwendung von Metriken unerl\u00e4sslich. Das Verst\u00e4ndnis und die richtige Anwendung dieser Metriken sind entscheidend f\u00fcr die Entwicklung eines effektiven Machine Learning Modells. 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