{"id":197693,"date":"2026-02-20T14:34:21","date_gmt":"2026-02-20T13:34:21","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=197693"},"modified":"2026-02-24T09:22:03","modified_gmt":"2026-02-24T08:22:03","slug":"metriken-im-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/metriken-im-machine-learning","title":{"rendered":"Metriken im Machine Learning: Alles, was Du wissen musst"},"content":{"rendered":"\n

Nach der Entwicklung eines Machine-Learning-Modells ist es wichtig, dessen Leistung zu bewerten, um dessen Effizienz zu messen. Um mehrere Modelle objektiv miteinander zu vergleichen, ist die Verwendung von Metriken unerl\u00e4sslich. Das Verst\u00e4ndnis und die Anwendung dieser Metriken sind f\u00fcr die Entwicklung eines effektiven Machine-Learning-Modells von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel erfahren Sie mehr \u00fcber die wichtigsten Metriken, die zur Bewertung eines Machine-Learning-Modells verwendet werden.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Was ist eine Metrik im Machine Learning?<\/h2>\n\n\n\n

Das Machine Learning<\/a> erm\u00f6glicht es Computern, Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen.<\/p>\n\n\n\n

Es gibt zwei Arten des Lernens: \u00fcberwachtes Lernen<\/a> und un\u00fcberwachtes Lernen<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

In diesem Artikel bleiben wir im Rahmen des \u00fcberwachten Lernens. F\u00fcr weitere Details zu den Grundlagen des Machine Learning und die Unterschiede zwischen diesen beiden Lernarten empfehlen wir Euch, diesen Artikel<\/a> zu lesen. Dieser wird Euch die wichtigsten Konzepte des Machine Learning vermitteln, die n\u00fctzlich sind, um die Verwendung von Metriken in einem Machine Learning Modell zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n

Eine Metrik ist ein numerischer Wert, der die Qualit\u00e4t der Vorhersagen eines Modells quantifiziert<\/b>. Ihre Rolle ist in allen Entwicklungsphasen eines Machine Learning Modells essentiell, da sie bestimmt, ob ein Modell unseren Erwartungen entspricht. Je nach den erzielten Ergebnissen erm\u00f6glichen Metriken den objektiven Vergleich mehrerer Modelle, die Auswahl des leistungsf\u00e4higsten Modells oder die \u00c4nderung der Hyperparameter<\/b> eines Modells.<\/p>\n\n\n\n

Ein gutes Verst\u00e4ndnis der verschiedenen Metriken ist entscheidend f\u00fcr die Implementierung eines effektiven Modells.<\/p>\n\n\n\n

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Lerne, wie man ML-Modelle einsetzt<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Welche Metrik soll ich f\u00fcr mein Modell w\u00e4hlen?<\/h2>\n\n\n\n
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Um die richtige Metrik zu w\u00e4hlen<\/b>, ist es wichtig, den Kontext des Problems und die Ziele des Modells zu verstehen. Es gibt viele Metriken, und wir werden Euch einige davon und ihre Vorteile vorstellen.<\/p>\n\n\n\n

Im Rahmen des \u00fcberwachten Lernens muss zun\u00e4chst die Art der Vorhersage<\/b> bestimmt werden, die das Modell durchf\u00fchrt. Wenn das Modell einen numerischen Wert vorhersagen soll (z.B. den Preis eines Hauses), handelt es sich um ein Regressionsproblem (z.B. lineare Regression). Im Gegensatz dazu, wenn das Modell einen kategorischen Wert<\/b> vorhersagen w\u00fcrde (z.B. das Vorhandensein oder Fehlen von Betrug bei einer Banktransaktion), befinden wir uns im Kontext der Klassifikation<\/a>. Die in Regressionsmodellen verwendeten Metriken unterscheiden sich tats\u00e4chlich von denen, die in Klassifikationsmodellen<\/a> verwendet werden.<\/p>\n\n\n\n

A. Regressionsmetriken<\/h3>\n\n\n\n

In diesem Artikel werden wir Euch zwei der Hauptmetriken f\u00fcr die Regression vorstellen: Den mittleren quadratischen Fehler und den mittleren absoluten Fehler.<\/p>\n\n\n\n