Umgang mit fehlenden Daten
Techniken (z.B. Imputation, Löschung, Modellierung) zur Schließung von Lücken in Datensätzen, um die Integrität und Fairness des Modells zu bewahren.
Fehlende Werte können Modelle verzerren oder die Genauigkeit verringern. Die Governance umfasst Strategien wie: Löschung (Entfernen unvollständiger Datensätze), Imputation (Mittelwert, Median, modellbasiert) oder explizite Missing-Indicator-Merkmale. Jede Entscheidung muss dokumentiert, ihre Auswirkungen auf die nachgelagerte Fairness bewertet und Pipelines so konfiguriert werden, dass fehlende Werte in der Produktion konsistent verarbeitet werden.
Ein Kreditrisiko-Datensatz weist 15u0007u0000 fehlende Einkommenswerte auf. Das Team vergleicht die Mittelwert-Imputation, die KNN-Imputation und ein pru0000diktives Imputationsmodell. Es entscheidet sich fu0000fcr die KNN-Imputation (niedrigster RMSE), fu0000fcgt ein binu0000e4res Merkmal u0000bbwas_income_missingu0000ab hinzu und validiert, dass die Imputation die Genehmigungsraten fu0000fcr benachteiligte Gruppen nicht verzerrt.
„Was früher Wochen an manuellen Überprüfungen und Regelwerk erforderte, ist jetzt in Enzai innerhalb von Minuten strukturiert und prüfbar. Es ist das erste Mal, dass sich AI-Governance betriebsbereit anfühlt, nicht theoretisch.“
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