Zeitliche Verzerrung
term_id: temporal_bias
Category: ethics_safety
Definition
Eine zeitliche Verzerrung tritt auf, wenn Machine-Learning-Modelle jüngere Beobachtungen unverhältnismäßig stark gewichten im Vergleich zu älteren, oft aufgrund nicht-stationärer Datenverteilungen oder spezifischer Trainingsprotokolle.
Summary
Ein systematischer Fehler, bei dem Modelle neuere Daten gegenüber historischen Kontexten bevorzugen, was zu verzerrten Vorhersagen führt.
Key Concepts
- Daten-Drift
- Nicht-Stationarität
- Rezenzeffekt
- Modellverfall
Use Cases
- Vorhersage von Finanzmärkten
- Analyse von Social-Media-Trends
- Modellierung der Kundenabwanderungsrate