Sind Ihre Trainingsdaten repräsentativ? So prüfen Sie mit PSI in Python
In der Datenwissenschaft ist die Repräsentativität von Trainingsdaten entscheidend für die Zuverlässigkeit von Modellen. Ein Artikel auf Towards Data Science zeigt, wie man die Übereinstimmung zweier Datensätze mithilfe des Population Stability Index (PSI) und des Cramér’s V vergleicht.
Der PSI misst, wie stark sich die Verteilung einer Variable zwischen einem Trainings- und einem Testdatensatz unterscheidet. Werte unter 0,1 gelten als stabil, während höhere Werte auf signifikante Verschiebungen hinweisen. Durch die Berechnung des PSI lassen sich potenzielle Bias‑Quellen frühzeitig erkennen.
Das Cramér’s V ergänzt den PSI, indem es die Stärke der Beziehung zwischen kategorialen Variablen quantifiziert. Ein Wert von 0 bedeutet keine Assoziation, während 1 eine perfekte Korrelation anzeigt. Zusammen liefern PSI und Cramér’s V ein umfassendes Bild der Datenstabilität.
Der Beitrag demonstriert die Implementierung dieser Kennzahlen in Python, inklusive praktischer Codebeispiele. Anwender können so ihre Datenpipeline optimieren und die Modellleistung nachhaltig verbessern.
Zusammenfassend bietet der Artikel einen klaren Leitfaden, um die Repräsentativität von Trainingsdaten systematisch zu prüfen und dadurch robustere Machine‑Learning‑Modelle zu entwickeln.