Video: Bivariate Korrelation in SPSS (Skalenniveau+korrekte Korrelationsmaße) -Daten analysieren in SPSS(8) 2025
Bei der Analyse der Qualität eines Vorhersagemodells sollten Sie dessen Genauigkeit messen. Je genauer eine Prognose des Modells ist, desto nützlicher ist es für das Unternehmen, was ein Indiz für seine Qualität ist. Das ist alles gut - außer wenn das vorhergesagte Ereignis selten ist. In diesem Fall kann die hohe Genauigkeit des Vorhersagemodells bedeutungslos sein.
Wenn beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, dass ein seltenes Ereignis auftritt, 5 Prozent beträgt, antwortet ein Modell, das einfach & ldquo; nein & rdquo; die ganze Zeit, wenn gefragt, ob das seltene Ereignis aufgetreten ist, würde 95 Prozent der Zeit richtig sein. Aber wie nützlich wäre ein solches Modell?
Wenn sich Ihr Unternehmen also routinemäßig mit seltenen Ereignissen auseinandersetzen muss (wenn so etwas möglich ist), sollten Sie sich nicht auf die Genauigkeit als Maß für die Zuverlässigkeit Ihres Modells verlassen.
In einem solchen Fall können Sie die Wirksamkeit und die Qualität eines Vorhersagemodells im Hinblick auf die Wahrscheinlichkeit des Eintretens des seltenen Ereignisses bewerten. Eine nützliche Metrik, die Sie befolgen sollten, ist anzugeben, welche Arten von Fehlern Sie vom Modell aus akzeptieren können und welche nicht.
Hier finden Sie eine kurze Liste weiterer Möglichkeiten zur Bewertung Ihres Modells:
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Überprüfen Sie, ob die Ausgabe des Modells Ihren Bewertungskriterien entspricht.
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Entwickeln Sie eine Teststrategie, damit Sie Ihr Modell wiederholt und konsistent testen können.
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Messen Sie, wie gut das Modell die Geschäftsziele erfüllt, für die es erstellt wurde.
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Bewerten Sie die Risiken der Bereitstellung des Modells live.
Hilfe beim Ausstopfen. Beachten Sie beim Erstellen eines Vorhersagemodells, dass Ihr Datensatz nur ein Beispiel für die gesamte Population ist. Es wird immer unbekannte Faktoren geben, die Ihre Daten nicht berücksichtigen können, egal was passiert.
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Gehen Sie vorsichtig mit der Analyse Ihres Vorhersagemodells vor, indem Sie mit dieser kurzen Checkliste beginnen:
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Bereiten Sie Ihre Daten mit größter Sorgfalt vor, bevor Sie sie zum Trainieren Ihres Modells verwenden.
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Berücksichtigen Sie sorgfältig Ausreißer, bevor Sie sie einschließen oder ausschließen.
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Bleiben Sie bei wiederholten Tests und Bewertungen wachsam.
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Überprüfen Sie die Probendaten und Testdaten, um die Überanpassung zu vermeiden.
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Wenden Sie sich häufig und angemessen an Ihre Experten für Domain-Kenntnisse.
