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Bias (Verzerrung)
Grundlagen
Systematische Fehleinschätzung im Modell oder in Daten.
Bias bezeichnet systematische Abweichungen, die zu unfairen oder falschen Ergebnissen führen können.
- Quellen: unausgewogene Daten, Sammel-/Messartefakte, fehlerhafte Labels, Modellannahmen.
- Folgen: Benachteiligung von Gruppen, schlechte Generalisierung.
- Gegenmaßnahmen: Daten-Audits, Fairnessmetriken, rebalancing, erklärbare Modelle.