Teil 5 · Machine Learning und KI in der Medizin
Übungen
27 · Erklärbarkeit von Machine-Learning-Modellen
Code in Englisch, Prosa/Antworten Deutsch. Lösungen: loesungen.md.
Aufgabe 1 – Permutation vs. Impurity
Trainiere einen RandomForestClassifier (100 Bäume) auf verstorben_30d und
vergleiche feature_importances_ (Impurity) mit permutation_importance auf
dem Testset. Welche Variable rangiert bei der Impurity-Methode künstlich hoch,
und warum?
Aufgabe 2 – PDP lesen
Erstelle einen PDP für crp_mg_l. Beschreibe in zwei Sätzen: Ab welchem CRP-Wert
steigt das Sterberisiko im Modell markant? Wie ändert sich die Aussage, wenn du
kind="both" nutzt und die ICE-Linien siehst?
Aufgabe 3 – SHAP lokal
Falls shap installiert ist: Berechne SHAP-Werte für die fünf Patient:innen mit
dem höchsten vorhergesagten Sterberisiko. Welches Merkmal treibt den Score
bei den meisten dieser Fälle am stärksten? Falls SHAP nicht verfügbar: Erkläre
in Prosa, wie du denselben Vergleich mit Permutation Importance und PDP-Baseline
annähern würdest.
Aufgabe 4 – Korrelierte Merkmale
Füge gewicht_kg als weiteres Merkmal hinzu (stark korreliert mit bmi).
Beobachte, wie sich die Permutation Importance von bmi verändert. Erkläre
dieses Phänomen in zwei Sätzen.
Bonus – Globale Sicht vs. klinische Realität
Wähle das aus der PI wichtigste Merkmal. Suche in der Literatur (oder begründe theoretisch), ob dieser Zusammenhang kausal oder assoziativ ist. Was muss man aus diesem Unterschied für den klinischen Einsatz ableiten?