C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Video)

Das Video zum Thema „C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten“ erklärt 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. Das Video ist Teil des Lehrmaterials für die Zusatzqualifikation KI und Maschinelles Lernen. Die Entwicklung und Erprobung dieses Bildungsangebotes wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des InnoVET-Programms gefördert. Das Video gehört zum Bereich C, Grundbegriffe von Datenanalyse und maschinellem Lernen.