In einem Prozess interner Evalutation wurden Daten und simuliert, um das Verhalten der Berechnung optimaler Enthaltungsbreiten besser zu verstehen. Die Ergebnisse werden in den Visualisierungen aus Abbildung 3 dargestellt. Hierfür wurde Vagheit im Sinn einer Kombination von Familienähnlichkeit und potenzieller Prototypikalität dadurch simuliert, dass in einigen Fällen jede Klasse nur ein Feature-Cluster mit mehreren informativen Features und mehr oder weniger großer Varianz sowie Störrauschen (im Sinn einer Annäherung an Prototypikalität) erzeugt wurde (linke Spalte) und in einigen Fällen jede Klasse mit mehreren Feature-Clustern (2 Cluster je Klasse in der mittleren Spalte sowie 5 Cluster je Klasse in der rechten Spalte). Jedes Simulation wurde 1000-fach iteriert. Die Boxplots in der Mitte zeigen die Verteilung der optimalen Breite des optimalen Enthaltungsbereichs über alle Iterationen. Die untere Zeile zeigt die Verteilung der Verbesserungsrate. Es zeichnet sich ab, dass die Verbesserungsrate die robustere und aussagekräftigere Kennzahl ist, um komplexe Merkmalsbündel mit komplizierten Mehrfachclustern innerhalb der Klasse abzubilden. Wenn man annimmt, dass Kategorien, die durch mehrere interne Cluster gegliedert sind und dadurch vage werden, dem Familienähnlichkeitsbegriff entsprechen, dann lässt sich auf einer strukturellen Ebene sehen, dass die Verbesserungsrate anhand des C@1-scores bei einem optimalen Enthaltungsbereich eine Modellierung von Prototypikalität darstellt, die Vagheit im Sinn der Familienähnlichkeit einzufangen erlaubt. Der Vergleich von Simulation und realen Daten erlaubt Schluss-folgerungen für künftige Studien. Obwohlperspektivi-sche Modellierung auf Klassifikati-onsaufgaben beruht, die über die Logik von ›ja oder nein‹ und nicht über die von ›mehr oder weniger‹ laufen, ist das ›Mehr oder Weniger‹ in einige Klassifikationsal-gorithmen sozusagen eingebaut. Der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">C@1</hi>-score ist für sich genommen noch nicht aussagekräftig. Insbesonde-re direkte Vergleiche beispielsweise des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">C@1-score</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">s</hi> mit in anderen Szenarien ermittelten klassischen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Accuracy score</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">s</hi> sind nicht sinnvoll. Die nützlichste Kennzahl ist die der Verbesserungsrate.