Das Gleichgewicht zwischen der Reduktion von Fehlalarmen und der Erhöhung der Richtigerkennungen finden

Das wichtigste Merkmal einer prädiktiven Analyseplattform ist die Erstellung hochwertiger Prognosemodelle, die ein optimales Verhältnis zwischen echten und falschen Positivmeldungen aufweisen. Kein Modell ist perfekt, aber viele Unternehmen gehen Kompromisse ein, indem sie Modelle implementieren, die zu viele Meldungen (unverhältnismäßig viele Falschmeldungen) oder zu wenig Meldungen (wenige Falschmeldungen, aber viele verpasste echte Erkennungen) neigen.

Das Gleichgewicht finden

Das wichtigste Merkmal einer prädiktiven Analyseplattform ist die Erstellung hochwertiger Prognosemodelle, die ein optimales Verhältnis zwischen echten und falschen Positivmeldungen aufweisen. Kein Modell ist perfekt, aber viele Unternehmen gehen Kompromisse ein, indem sie Modelle implementieren, die zu viele Meldungen (unverhältnismäßig viele Falschmeldungen) oder zu wenig Meldungen (wenige Falschmeldungen, aber viele verpasste echte Erkennungen) neigen. Dies ist für die Optimierung von Geschäftsprozessen von entscheidender Bedeutung, da ein ausgewogenes Verhältnis zwischen qualitativ hochwertigen Prognosemodellen und einer verbesserten Effizienz der Geschäftsprozesse, einer besseren datengestützten Entscheidungsfindung, einer höheren Prognose- und Vorhersagegenauigkeit, einem besseren Verständnis der Marktanforderungen und damit Innovationen sowie einem klaren Wettbewerbsvorteil resultiert.

Kompromisse und Schwellenwerte

Je besser die Qualität eines Vorhersagemodells ist, desto besser sind die Erkennungsrate und das Verhältnis von richtigen zu falschen Positivmeldungen. Es ist ein häufiger Fehler, das Modell anzupassen, um die Erkennungsrate zu verbessern, ohne die geschäftliche Frage präzise zu beantworten. Die Entscheidung für eine Erkennungsrate erfordert das betriebswirtschaftliche Verständnis für die Kosten und Vorteile jeder Art von Vorhersage in Ihrem spezifischen Kontext und eine Entscheidung, die mit Ihren Anforderungen, Zielen und Prioritäten übereinstimmt.

Im Allgemeinen kann der Kompromiss zwischen echten und falschen positiven Vorhersagen durch die Anpassung des Schwellenwerts für die Erstellung einer positiven Vorhersage gesteuert werden. Ein höherer Schwellenwert führt zu weniger positiven Vorhersagen (sowohl richtig als auch falsch), während ein niedrigerer Schwellenwert zu mehr positiven Vorhersagen (sowohl richtig als auch falsch) führt.

Umgang mit False Positives

Wenn Ihre Priorität darin besteht, falsch-positive Ergebnisse zu minimieren, können Sie einen höheren Schwellenwert wählen, der zu weniger falsch-positiven Ergebnissen führt, aber auch dazu, dass möglicherweise einige richtig-positive Ergebnisse übersehen werden. Wenn Sie hingegen vorrangig die Zahl der echten Positiven maximieren wollen, können Sie einen niedrigeren Schwellenwert wählen, der zu mehr echten Positiven, aber auch zu mehr falschen Positiven führt. Ohne eine Plattform, die diese Schritte automatisiert, sind diese Techniken eine manuelle Aufgabe, die sehr zeit- und kostenaufwändig ist und durch subjektive Entscheide oft nicht optimale Resultate liefert.

Verwendung von Bewertungsmetriken

Ein anderer Ansatz ist die Verwendung von Bewertungsmetriken, die sowohl echte positive als auch falsche positive Vorhersagen berücksichtigen, wie z. B. Precision und Recall, und die Optimierung eines Kompromisses zwischen beiden. Die Präzision ist das Verhältnis der echten positiven Vorhersagen zur Gesamtzahl der positiven Vorhersagen, während die Rückrufquote das Verhältnis der echten positiven Vorhersagen zur Gesamtzahl der tatsächlich positiven Instanzen in den Daten ist. Je nach Ihren spezifischen Anforderungen sollten Sie der Präzision oder der Rückrufquote den Vorrang geben oder ein Gleichgewicht zwischen beiden finden.

Hochwertige Vorhersagemodelle

Die optimale Erkennungsrate für prädiktive Analysemodelle hängt von einem klaren Verständnis des Aufgabenbereichs, der Art der Daten und dem für den beabsichtigten Anwendungsfall erforderlichen Genauigkeitsgrad ab. Im Allgemeinen zeigt eine höhere Erkennungsrate an, dass das Modell besser in der Lage ist, relevante Muster oder Auffälligkeiten in den Daten zu erkennen. Wichtig ist zu bedenken, dass es immer einen Kompromiss zwischen der Erkennungsrate und anderen Leistungskennzahlen wie Präzision, Wiedererkennung und Falsch-Positiv-Rate gibt, da sich dies letztendlich in Kosten- und Nutzenüberlegungen niederschlägt. Letztendlich ist der Versuch, ein qualitativ hochwertiges Vorhersagemodell zu erstellen, keine einfache Aufgabe, und Unternehmen sollten sich an Plattformen wenden, die in einem hoch automatisierten Prozess Modelle mit höchster Erkennungsqualität erreichen.