Ich stehe gerade vor einer kniffligen Entscheidung in meinem aktuellen Projekt und wollte mal hören, wie andere das handhaben. Es geht um die Auswahl der richtigen Metriken für ein Klassifikationsmodell, bei dem die Klassen leider sehr ungleich verteilt sind. Der F1-Score fühlt sich irgendwie wie ein Kompromiss an, bei dem ich nicht genau sagen kann, was ich eigentlich optimiere. Manchmal frage ich mich, ob ich zu sehr auf diese eine Zahl starre und dabei den praktischen Nutzen des Modells aus den Augen verliere.
Ich kenne den Drang F1 zu optimieren und doch zweifel ich oft was ich damit eigentlich aussage Wir reden von einem Kompromiss der nur dann sinnvoll wirkt wenn die Praxis mitmacht Denn je nachdem welche Kosten Klassenungleichgewicht verursacht zählt sich die Zahl anders und am Ende geht es um mehr als eine Kennzahl
Ein approach ist den Fokus zu erweitern Man betrachtet mehrere Metriken wie Präzision Recall oder balancierte Genauigkeit und schaut wie sich Schwellenwerte verschieben lassen Auf diese Weise gewinnt man ein Bild von wie robust das Modell gegen Klassenungleichgewicht wirklich ist
Was wenn der praktische Nutzen weniger in der perfekten Trennung der Klassen liegt als in der schnellen Identifikation riskanter Fälle?
Ich bin skeptisch gegenüber dem Glauben dass ein einzelner Score alles regelt Wer definiert diese Kosten überhaupt und wer hat darüber Macht?
Vielleicht geht es darum die Metrik nicht als Zügel sondern als Erzählwinkel zu sehen Ein Modell erzählt eine Geschichte über die Verteilung der Klassen und der Leser muss entscheiden was davon wirklich wichtig ist
