Core Concepts
Leckagen in Machine Learning Pipelines können zu überoptimistischen Schätzungen der Leistung führen und die Generalisierungsfähigkeit von Modellen beeinträchtigen.
Abstract
Machine Learning (ML) bietet leistungsstarke Tools für die Vorhersagemodellierung.
ML-Pipelines können Leckagen aufweisen, die zu überoptimistischen Leistungsschätzungen führen.
Unterschiedliche Arten von Leckagen können auftreten, wie Test-zu-Trainings-Leckagen, Test-zu-Test-Leckagen, Feature-zu-Ziel-Leckagen, Ziel-Leckagen und Datensatz-Leckagen.
Es ist entscheidend, Leckagen zu identifizieren und zu verhindern, um zuverlässige und robuste Modelle zu gewährleisten.
Empfehlungen zur Verbesserung der Berichtspraktiken und zur Erhöhung der Reproduzierbarkeit von ML-Pipelines werden gegeben.
Stats
"Leckagen können zu überoptimistischen Schätzungen führen."
"Ein Modell kann durch Konfundierung beeinflusst werden und falsche Schlussfolgerungen zulassen."
"Die Verwendung von Testdaten zur Schätzung von Vorverarbeitungsparametern kann zu Leckagen führen."
Quotes
"Leckagen in Machine Learning Pipelines können zu überoptimistischen Schätzungen der Leistung führen."
"Die Verwendung von Testdaten zur Schätzung von Vorverarbeitungsparametern kann zu Leckagen führen."