Parallelkoordinaten: Transparenz für komplexe ML‑Modelle

Als Berater stand ich vor der Aufgabe, ein recht komplexes Machine‑Learning‑Modell verständlich zu machen. Die Herausforderung bestand darin, die inneren Abläufe des Algorithmus für die Stakeholder nachvollziehbar zu präsentieren.

Hier kamen Parallelkoordinaten ins Spiel. Durch die Visualisierung der Beziehungen zwischen zwei, drei oder sogar fünf Variablen konnte ich die Zusammenhänge anschaulich darstellen und so die Komplexität des Modells reduzieren.

Der Beitrag „Guide to Visual Data Mining using Parallel Coordinates“ wurde erstmals auf Analytics Vidhya veröffentlicht und zeigt, wie man mit dieser Technik die Transparenz von ML‑Modellen erhöht.