Modell-Bias

Modell-Bias bezieht sich auf Verzerrungen, die durch die Architektur, Algorithmen oder Trainingsprozesse eines Modells selbst entstehen können, unabhängig von den Trainingsdaten.

Kategorie: Risiken, Grenzen & Bias

Auch wenn die Trainingsdaten vermeintlich unvoreingenommen sind, kann die Wahl des Algorithmus oder bestimmte Hyperparameter-Einstellungen zu einer systematischen Bevorzugung oder Benachteiligung führen.