{"id":2977,"date":"2023-07-19T19:33:03","date_gmt":"2023-07-19T19:33:03","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/fehlklassifizierungsrate\/"},"modified":"2023-07-19T19:33:03","modified_gmt":"2023-07-19T19:33:03","slug":"fehlklassifizierungsrate","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/fehlklassifizierungsrate\/","title":{"rendered":"Klassifizierungsfehlerrate beim maschinellen lernen: definition und beispiel"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Beim maschinellen Lernen ist <strong>die Fehlklassifizierungsrate<\/strong> eine Metrik, die uns den Prozentsatz der Beobachtungen angibt, die von einem <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/regression-vs.-klassifizierung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Klassifizierungsmodell<\/a> falsch vorhergesagt wurden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es wird wie folgt berechnet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Fehlklassifizierungsrate = # falsche Vorhersagen \/ # Gesamtvorhersagen<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Wert der Fehlklassifizierungsrate kann zwischen 0 und 1 variieren, wobei:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>0<\/strong> stellt ein Modell dar, das keine falschen Vorhersagen hatte.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1<\/strong> stellt ein Modell dar, dessen Vorhersagen v\u00f6llig falsch waren.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Je niedriger der Wert der Fehlklassifizierungsrate ist, desto besser kann ein Klassifizierungsmodell die Ergebnisse der <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/variablen-erklarende-antworten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Antwortvariablen<\/a> vorhersagen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Beispiel zeigt, wie die Klassifizierungsfehlerrate f\u00fcr ein <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regression-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">logistisches Regressionsmodell<\/a> in der Praxis berechnet wird.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Berechnung der Klassifizierungsfehlerrate f\u00fcr ein logistisches Regressionsmodell<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir verwenden ein logistisches Regressionsmodell, um vorherzusagen, ob 400 verschiedene College-Basketballspieler in die NBA eingezogen werden oder nicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgende Verwirrungsmatrix fasst die vom Modell getroffenen Vorhersagen zusammen:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-20021\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/\u1405-\u1405-\u1405.png\" alt=\"Berechnen Sie die Fehlklassifizierungsrate des logistischen Regressionsmodells\" width=\"449\" height=\"148\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So berechnen Sie die Klassifizierungsfehlerrate f\u00fcr das Modell:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Fehlklassifizierungsrate = # falsche Vorhersagen \/ # Gesamtvorhersagen<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Klassifizierungsfehlerrate = (Falsch-Positive + Falsch-Negative) \/ (Gesamtvorhersagen)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Fehlklassifizierungsrate = (70 + 40) \/ (400)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Fehlklassifizierungsrate = 0,275<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Klassifizierungsfehlerrate f\u00fcr dieses Modell betr\u00e4gt 0,275 oder <strong>27,5 %<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das bedeutet, dass das Modell das Ergebnis f\u00fcr <strong>27,5 %<\/strong> der Spieler falsch vorhergesagt hat.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das Gegenteil der Klassifizierungsfehlerrate w\u00e4re die Genauigkeit, die wie folgt berechnet wird:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Genauigkeit = 1 \u2013 Klassifizierungsfehlerrate<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Genauigkeit = 1 \u2013 0,275<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Genauigkeit = 0,725<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das bedeutet, dass das Modell das Ergebnis f\u00fcr <strong>72,5 %<\/strong> der Spieler richtig vorhergesagt hat.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Vor- und Nachteile der Fehlklassifizierungsrate<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Fehlklassifizierungsrate bietet folgende <strong>Vorteile<\/strong> :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Es ist leicht zu interpretieren<\/strong> . Eine Klassifizierungsfehlerrate von 10 % bedeutet, dass ein Modell f\u00fcr 10 % der Gesamtbeobachtungen eine falsche Vorhersage gemacht hat.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Es ist einfach zu berechnen<\/strong> . Eine Fehlklassifizierungsrate wird berechnet als die Gesamtzahl der falschen Vorhersagen dividiert durch die Gesamtzahl der Vorhersagen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Klassifizierungsfehlerrate hat jedoch folgende <strong>Nachteile<\/strong> :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Dabei wird nicht ber\u00fccksichtigt, wie die Daten verteilt sind<\/strong> . Nehmen wir zum Beispiel an, dass 90 % aller Spieler nicht in die NBA eingezogen werden. Wenn wir ein Modell h\u00e4tten, das einfach vorhersagte, dass jeder Spieler nicht gedraftet w\u00fcrde, h\u00e4tte das Modell eine Klassifizierungsfehlerquote von nur 10 %. Das scheint niedrig zu sein, aber das Modell ist tats\u00e4chlich nicht in der Lage, den Spieler, der gedraftet wird, korrekt vorherzusagen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In der Praxis berechnen wir die Klassifizierungsfehlerrate eines Modells h\u00e4ufig mit anderen Metriken wie:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sensitivit\u00e4t<\/strong> : Die \u201ewahre positive Rate\u201c \u2013 der Prozentsatz positiver Ergebnisse, den das Modell erkennen kann.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Spezifit\u00e4t<\/strong> : Die \u201ewahre Negativrate\u201c \u2013 der Prozentsatz negativer Ergebnisse, den das Modell erkennen kann.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>F1-Score<\/strong> : Eine <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Metrik<\/a> , die uns sagt, wie genau ein Modell im Verh\u00e4ltnis zur Datenverteilung ist.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Durch die Berechnung des Werts jeder dieser Metriken k\u00f6nnen wir vollst\u00e4ndig verstehen, wie gut das Modell Vorhersagen treffen kann.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Tutorials bieten zus\u00e4tzliche Informationen zu g\u00e4ngigen Konzepten des maschinellen Lernens:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regression-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Einf\u00fchrung in die logistische Regression<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/ausgewogene-prazision\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Was ist ausgewogene Genauigkeit?<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/f1-score-vs.-prazision\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">F1-Score vs. Genauigkeit: Was sollten Sie verwenden?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Beim maschinellen Lernen ist die Fehlklassifizierungsrate eine Metrik, die uns den Prozentsatz der Beobachtungen angibt, die von einem Klassifizierungsmodell falsch vorhergesagt wurden. 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