Vertrauenswürdige ML-Modelle entwerfen: Alan & Aida entdecken Monotonie

Nur die Genauigkeit reicht nicht aus, um ein Modell als vertrauenswürdig einzustufen. Monotonie – die Eigenschaft, dass Vorhersagen mit steigenden Eingabewerten monoton ansteigen oder abfallen – sorgt dafür, dass die Ergebnisse intuitiv nachvollziehbar und den Geschäftsregeln entsprechend sind. In dem Artikel „Vertrauenswürdige ML-Modelle entwerfen: Alan & Aida entdecken Monotonie“ erläutern die Autoren, wie man diese Eigenschaft in Machine‑Learning‑Modellen implementiert und welche Vorteile sie für die Praxis hat. Der Beitrag erschien erstmals auf der Plattform Towards Data Science.