Was sind die häufigsten Irrtümer und Verzerrungen, die sich auf Predictive Analytics-Modelle auswirken können?

1 Bestätigungsfehler

Bestätigungsfehler ist die Tendenz, Informationen zu suchen und zu bevorzugen, die die eigenen bestehenden Überzeugungen oder Hypothesen bestätigen, während Beweise, die ihnen widersprechen, ignoriert oder zurückgewiesen werden. Dies kann sich auf verschiedene Weise auf die prädiktive Analytik auswirken, z. B. durch die Auswahl von Daten, die ein gewünschtes Ergebnis unterstützen, die Auswahl von Algorithmen, die bestimmte Variablen bevorzugen, und die Interpretation der Ergebnisse auf eine Weise, die die eigenen Erwartungen bestätigt. Um den Bestätigungsfehler zu reduzieren, sollten Sie objektive und transparente Kriterien verwenden, um die Daten auszuwählen und vorzuverarbeiten, mehrere und unterschiedliche Algorithmen zum Testen und Validieren der Vorhersagen einsetzen und Feedback aus verschiedenen Perspektiven einholen. Darüber hinaus ist es wichtig, alle Annahmen oder Einschränkungen zu dokumentieren, die Leistung und Robustheit verschiedener Modelle zu vergleichen und Lücken oder Fehler in den Ergebnissen anzuerkennen und zu beheben.

2 Simpsons Paradoxon

Das Simpson-Paradoxon ist ein Phänomen, bei dem ein Trend oder eine Beziehung, die in verschiedenen Datengruppen auftritt, verschwindet oder sich umkehrt, wenn die Gruppen kombiniert werden, oder umgekehrt. Dies kann dadurch verursacht werden, dass Störfaktoren oder Variablen, die das Ergebnis beeinflussen, nicht berücksichtigt werden. Das Simpson-Paradoxon kann prädiktive Analysen in die Irre führen, indem es die wahre Wirkung oder Korrelation einer Variablen auf das Ergebnis ausblendet oder verzerrt, wenn die Daten gruppenübergreifend aggregiert werden, oder indem es einen falschen Effekt erzeugt oder übertreibt, wenn die Daten in kleinere Untergruppen unterteilt werden. Um das Simpson-Paradoxon zu vermeiden oder zu erkennen, sollten Sie die Daten mit der entsprechenden Granularität analysieren und alle Störfaktoren berücksichtigen, die das Ergebnis beeinflussen können. Darüber hinaus können Visualisierungen und statistische Tests verwendet werden, um die Daten über verschiedene Gruppen hinweg zu vergleichen und etwaige Inkonsistenzen oder Anomalien zu identifizieren.

3 Über- und Unteranpassung

Überanpassung und Unteranpassung sind zwei häufige Probleme, die sich auf die Generalisierung und Genauigkeit von Predictive Analytics-Modellen auswirken. Eine Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell zu komplex oder zu flexibel ist und das Rauschen oder die Zufälligkeit in den Daten anstelle des zugrunde liegenden Musters oder Trends lernt. Auf der anderen Seite tritt eine Unteranpassung auf, wenn ein Modell zu einfach oder starr ist und die Komplexität oder Variabilität der Daten nicht erfasst. Infolgedessen kann die prädiktive Analytik durch eine verringerte Leistung oder Zuverlässigkeit neuer Daten sowie durch ein erhöhtes Risiko und eine erhöhte Unsicherheit von Vorhersagen beeinträchtigt werden. Um Über- und Unteranpassungen zu vermeiden oder zu korrigieren, sollten Sie Kreuzvalidierungs- und Regularisierungstechniken verwenden, um das Modell auszuwerten und zu optimieren, sowie Merkmalsauswahl- und Engineering-Methoden, um die Qualität und Relevanz der Daten zu verbessern. Dadurch wird die Lern- und Verallgemeinerungsfähigkeit des Modells verbessert.

4 Kognitive Verzerrungen

Kognitive Verzerrungen sind systematische Fehler oder Abweichungen im menschlichen Urteilsvermögen oder Denken, die aus Heuristiken, Emotionen, Motivationen oder sozialen Einflüssen resultieren. Diese Verzerrungen können sich auf die prädiktive Analytik in verschiedenen Phasen auswirken, z. B. bei der Formulierung des Problems, dem Sammeln von Daten, dem Erstellen des Modells und dem Interpretieren der Ergebnisse. Zu den häufigsten kognitiven Verzerrungen gehören Verankerungsverzerrungen, Verfügbarkeitsverzerrungen, Bestätigungsfehler, Rückschauverzerrungen, Optimismusverzerrungen und Aktualitätsverzerrungen. Um kognitive Verzerrungen zu vermeiden oder zu minimieren, sollte man einen strukturierten und systematischen Ansatz verwenden, um das Problem zu definieren und zu lösen; eine vielfältige und repräsentative Stichprobe von Daten zu verwenden; eine robuste und transparente Methodik zum Erstellen und Bewerten des Modells zu verwenden; und nutzen Sie eine kritische und objektive Perspektive, um die Ergebnisse zu interpretieren und zu kommunizieren.