C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten“ erklären die Cross-Validierung oder Kreuzvalidierung als Möglichkeit, Modelle auch dann noch korrekt zu evaluieren, wenn nur wenig Daten vorliegen. Die Cross-Validierung reduziert außerdem Zufallseffekte, die sich aus der Aufteilung der Daten in Trainings- und Testdaten ergeben können. Es gibt ein ergänzendes Jupyter Notebook „C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung“, in dem die praktische Umsetzung in Python gezeigt wird.
- Nutzungsrechte
-
Vervielfältigung, Bearbeitung und Verbreitung erlaubt. Namensnennung erforderlich.CC BY
- Herkunftsnachweis
- "C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Folien zum Video)" von Universität Stuttgart, lizenziert unter CC BY 4.0
- Original-URL
- http://hdl.handle.net/10900.3/OER_JVTWEEBW
Universität Stuttgart
KI B3/Universität Stuttgart, Antje Schweitzer
| Lernressource | Präsentation |
| Lizenz | CC BY 4.0 |
| Beruf |
|
| Sprache | Deutsch |
Medium melden
verknüpfte Materialien
ähnliche Materialien
Als Anwendung installieren
Installieren Sie HubbS als App für ein besseres Nutzungserlebnis. Mehr erfahren.
Abbrechen