Vermeide Schuldzuweisungen: So gehst du besser mit Kovarianzverschiebungen um

Wenn sich die Datenlage ändert, ist es verlockend, die Leistung des Modells zu kritisieren. Doch anstatt die Ursache auf die Daten zu schieben, kann man mit einer gezielten Methode die wahre Auswirkung der Verschiebung ermitteln.

Inverse Probability Weighting (IPW) ist ein statistisches Verfahren, das die Wahrscheinlichkeit eines Datenpunkts im neuen Umfeld mit seiner ursprünglichen Wahrscheinlichkeit vergleicht. Durch die Gewichtung der Beobachtungen nach diesem Verhältnis lässt sich die erwartete Modellleistung in der neuen Umgebung schätzen.

Die Anwendung von IPW erfordert lediglich die Berechnung der Wahrscheinlichkeiten für die alten und neuen Daten. Anschließend werden die Datenpunkte gewichtet und das Modell erneut evaluiert. Das Ergebnis liefert eine realistische Einschätzung, wie das Modell unter den veränderten Bedingungen funktionieren wird.

Mit IPW wird die Fehlersuche datengetriebener und die Modelle robuster. Statt Schuldzuweisungen zu machen, bekommt man ein klares Bild davon, wie sich die Leistung tatsächlich verändert und welche Anpassungen nötig sind.