Teil 5 · Machine Learning und KI in der Medizin
Übungen
24 · Workflow für Prädiktionsmodelle und Data Leakage
Code in Englisch, Prosa/Antworten Deutsch. Lösungen: loesungen.md.
Aufgabe 1 – Ehrliche Kreuzvalidierung
Baue eine Pipeline (Imputation + Skalierung + logistische Regression) und
berechne die stratifizierte 5-fache CV-AUC für verstorben_30d. Warum ist die
Pipeline hier entscheidend?
Aufgabe 2 – Leakage sichtbar machen
Skaliere die Merkmale einmal auf dem Gesamtdatensatz und vergleiche die CV-AUC mit der Pipeline-Variante. Erkläre, warum der Unterschied bei reiner Skalierung klein, bei Merkmalsauswahl aber groß ist.
Aufgabe 3 – Tuning ohne Selbstbetrug
Stimme C mit GridSearchCV ab und berichte die Güte auf einem separaten
Testset. Wie unterscheidet sich die innere CV-AUC von der Test-AUC?
Aufgabe 4 – Schwelle nach Nutzen
Wähle eine Schwelle, die mindestens 80 % Sensitivität erreicht. Welche Spezifität bezahlst du dafür? In welcher klinischen Situation ist dieser Tausch gerechtfertigt?
Bonus – Gruppen-Leakage
Konstruiere mit vitalwerte.csv (mehrere Zeilen je Patient:in) ein Beispiel, in
dem zufälliges Splitten Zeilen derselben Person auf Train und Test verteilt.
Nutze StratifiedGroupKFold und vergleiche die AUC.