Schlagwort: Modellannahmen
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Modelle scheitern nicht an Daten. Sie scheitern an sich selbst.
In der Data Science und der Modellierung komplexer Systeme wird häufig davon ausgegangen, dass bessere Daten zu besseren Modellen führen. Entsprechend liegt der Fokus vieler Ansätze auf Datenqualität, Datenmenge und Feature Engineering. Doch in vielen realen Systemen liegt das zentrale Problem nicht in den Daten, sondern in der Struktur der Modelle selbst. Modelle scheitern nicht…
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Wenn Daten Welten erschaffen – der unterschätzte Einfluss von Modellannahmen
Daten wirken wie objektive Fakten – doch jedes Modell, das wir daraus bauen, entwirft seine eigene Welt. Oft sind es winzige Annahmen, die Prognosen kippen, Strategien verändern und Entscheidungen in völlig neue Bahnen lenken. Dieser Artikel zeigt, warum Modelltransparenz entscheidend ist.