Praxis — AI Monitoring & Observability — Praxisleitfaden — Grundlagen.
Metriken zur Bewertung von KI-Systemen jenseits der Accuracy
In der Welt des maschinellen Lernens wird die Leistungsfähigkeit von Modellen häufig anhand der Accuracy, also der Genauigkeit, gemessen. Doch dies ist nur ein Teil des Bildes. Es ist entscheidend, über diese eindimensionale Metrik hinauszublicken, um ein umfassenderes Verständnis der Leistungsfähigkeit von KI-Systemen zu erlangen. Andere Metriken bieten zusätzliche Einblicke und vermeiden oft übliche Fehlinterpretationen.
Typische Fehler bei der Metrikauswahl
Ein häufiger Fehler besteht darin, nur auf die Accuracy zu setzen, ohne die Verteilung der Daten zu berücksichtigen. Ein Modell, das eine hohe Genauigkeit aufweist, kann dennoch versagen, wenn die Daten extrem unausgewogen sind. In einem Datenset mit 95 % negativen und 5 % positiven Beispielen könnte ein Modell, das pauschal alle Instanzen als negativ klassifiziert, 95 % Accuracy erreichen – und dennoch völlig unbrauchbar sein.
Ein weiterer Fehler ist die Vernachlässigung der Fehlklassifizierungskosten. Unterschiedliche Fehler können unterschiedliche Konsequenzen haben, die Accuracy differenziert jedoch nicht zwischen diesen. Fehlklassifikationen in Bereichen wie Medizin oder Finanzwesen können schwerwiegende Folgen haben. Hier sollten Metriken wie Precision, Recall und der F1-Score herangezogen werden, die eine differenziertere Bewertung der Modellleistung erlauben.
Schliesslich vernachlässigen viele die Bedeutung der Modellrobustheit gegenüber Veränderungen in den Input-Daten. Wenn ein Modell unter realen Bedingungen oder bei Änderungen der Datenquelle schnell an Leistung verliert, reicht es nicht aus, nur die Accuracy zu überprüfen. Metrics wie Area Under the Precision-Recall Curve (AUPRC) oder ROC-AUC können helfen, solche Probleme frühzeitig zu identifizieren.
Korrektur der Fehler
Zur Korrektur sollte man bei unausgewogenen Datensätzen zunächst die Confusion-Matrix analysieren und Metriken wie Precision, Recall und F1-Score anwenden. Eine aufgeschlüsselte Analyse hilft zu erkennen, wie gut ein Modell tatsächlich performt und welche Klassen vernachlässigt werden.
Bei unterschiedlichen Fehlklassifizierungskosten sollten auf das Problem zugeschnittene Gewichtungen eingeführt werden. Dies kann durch die Anwendung einer gewichteten Verlustfunktion oder durch Anpassung der Prioritäten im Trainingsprozess umgesetzt werden.
Um die Robustheit eines Modells zu verbessern, sollten regelmäßige Überprüfungen mit repräsentativen und aktualisierten Datensätzen durchgeführt werden. Darüber hinaus ist es ratsam, Validitätsmuster zu etablieren, die eine Assoziation von Modelloutputs mit realen Veränderungssituationen erlauben.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Analysephase (Tage 1–7): Erstellen Sie eine Übersicht der derzeit verwendeten Metriken. Ergänzen Sie diese Liste um Precision, Recall und F1-Score. Analysieren Sie die Ergebnisse, um bisher unerkannte Schwächen zu identifizieren.
Bewertungsanpassung (Tage 8–14): Integrieren Sie gewichtete Metriken, welche die spezifischen Fehlklassifizierungskosten Ihres Geschäftsmodells berücksichtigen. Justieren Sie Ihren Trainingsprozess entsprechend.
Robustheitstests (Tage 15–21): Setzen Sie Tests auf, die Ihre Modelle unter veränderten Datenbedingungen erproben. Plausibilisieren Sie die Resultate und nehmen Anpassungen vor, wo nötig.
Implementierungsphase (Tage 22–30): Überführen Sie die gewonnenen Erkenntnisse in Ihre Monitoring-Prozesse. Richten Sie regelmäßige Berichte ein, die die gewonnenen Metriken umfassend überwachen und Vorschläge zur Optimierung machen.
Indem Sie über die bloße Accuracy hinausblicken und ein breiteres Spektrum an Metriken in Ihre Bewertung einbeziehen, schaffen Sie die Grundlage für stabile, zuverlässige und auf lange Sicht erfolgreiche KI-Lösungen.