Was bedeutet "Datenrandomisierung"?

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Datenrandomisierung ist 'ne Methode, um zu testen, wie zuverlässig die Erklärung für die Entscheidung eines Modells ist. Das bedeutet, die Daten auf zufällige Weise zu verändern, um zu sehen, ob die Erklärung weiterhin stimmt. Wenn wir die Dinge durcheinander bringen, können wir verstehen, ob die Gründe, die das Modell für seine Vorhersagen angibt, stark sind oder nur Zufall.

Wenn man Datenrandomisierung anwendet, nimmt man die originalen Daten und mischt sie oder verändert ein paar Teile, während die Gesamtstruktur bleibt. Nachdem die Daten randomisiert wurden, läuft man das Modell nochmal und prüft, ob die Erklärungen konsistent bleiben. Wenn das der Fall ist, deutet das darauf hin, dass die Erklärung auf echten Mustern in den Daten basiert und nicht auf zufälligem Rauschen.

Diese Technik kann helfen, zu erkennen, ob die Erklärungen, die von verschiedenen Methoden geliefert werden, vertrauenswürdig sind. Sie zeigt, wie gut die Erklärung Veränderungen in den Eingangsdaten standhält. Wenn eine Erklärung diese Tests nicht besteht, könnte das darauf hindeuten, dass sie den Denkprozess des Modells nicht genau widerspiegelt.