Ein systematischer Prozess im maschinellen Lernen, bei dem die Fehler (Fehlklassifikationen, ungenaue Vorhersagen) eines Modells untersucht werden, um Muster zu erkennen, Schwachstellen zu verstehen und gezielte Verbesserungen am Modell oder den Daten vorzunehmen.