Diskussion:Induktive Verzerrung
Quellen
[Quelltext bearbeiten]Kapitel 1.2.2 Bias (http://jhir.library.jhu.edu/handle/1774.2/40864 ) beschreibt den Zusammenhang sehr schön im Sinne des maschinellen Lernens. Die hier verwendete Terminologie v.a. das Wort Maschine sind unüblich. Gemeint ist eher ein Modell. Dieses "lernt" auch nur im populärwissenschaftlichen Sinn. Im mathematischen bzw. statistischen Sinn werden die Parameter des Modells im Bezug auf eine Zielfunktion optimiert. D.h. es wird "erlernt" bei Vorhersagen möglichst wenige Fehler mit dem Modell zu generieren (Rückprojektionsfehler). Die induktive Verzerrung tritt dabei durch den durch das Modell unterstellten Zusammenhang zwischen Daten und Vorhersage auf. Unterstelle ich z.B. dass allein der Bewölkungsgrad des Himmels einen Zusammenhang mit baldigem Regen hat, erlerne ich auch nur noch wie stark dieser Zusammenhang ist. Man betrachtet jedoch z.B. nicht mehr wie stark der Wind oder wie hoch die Luftfeuchtigkeit ist und begrenzt hierdurch die mögliche Güte des Modells, kann aber ggf. auf Grundlage von wenigen Beispielen hilfreiche wenn auch etwas fehlerhaftere Vorhersagen erhalten.
http://jhir.library.jhu.edu/handle/1774.2/40864 --2A02:8108:8A80:5FE0:6740:5D8C:B06E:FE40 00:49, 27. Mär. 2023 (CEST)