Der Hypothesentest ist ein statistisches Verfahren, das in der künstlichen Intelligenz (KI) und Maschinellen Lernen eingesetzt wird, um Annahmen über die Güte eines Modells zu überprüfen. Die Grundidee besteht darin, eine Nullhypothese (H₀) gegen eine Alternativehypothese (H₁) zu testen. Die Nullhypothese stellt die Standardannahme dar, während die Alternativehypothese die zu überprüfende Annahme darstellt.
In der KI wird der Hypothesentest häufig verwendet, um die Leistungsfähigkeit eines entwickelten Modells zu validieren. Beispielsweise kann getestet werden, ob ein neues Vorhersagemodell signifikant besser abschneidet als ein bestehendes Modell. Der Test hilft dabei, Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen und nicht auf Intuition oder Zufall.
Der Prozess eines Hypothesentests umfasst mehrere Schritte: Zunächst werden die Null- und Alternativehypothese formuliert. Anschließend wird ein Signifikanzniveau (meist α = 0,05) festgelegt, das als Grenzwert für die Entscheidung dient. Dann wird ein Teststatistikwert berechnet, der die Differenz zwischen den beobachteten Daten und der Nullhypothese widerspiegelt. Auf Basis dieses Wertes wird das p-Wert bestimmt, das die Wahrscheinlichkeit angibt, ein mindestens so extremes Ergebnis wie das Beobachtete zu erhalten, wenn die Nullhypothese gilt. Wenn das p-Wert unter dem Signifikanzniveau liegt, wird die Nullhypothese abgelehnt, was für die Gültigkeit der Alternativehypothese spricht.
Der Hypothesentest ist ein wichtiger Bestandteil der Validierung in der KI, da er hilft, die Zuverlässigkeit von Modellen zu gewährleisten und falsch positive Ergebnisse zu vermeiden. Er wird beispielsweise eingesetzt, um die Überlegenheit eines Algorithmus nachzuweisen oder um Korrelationen in Daten zu identifizieren. Durch den Einsatz statistischer Tests können Entwickler sicherstellen, dass ihre Modelle nicht nur zufällig gute Ergebnisse liefern, sondern tatsächlich die zugrunde liegenden Muster in den Daten erfassen.