Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (MP4)

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (MP4)

Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video starten wir mit Themen zur Modellevaluation, also der Beurteilung, wie gut unsere vom Modell gemachten Prognosen sind. Du lernst zunächst die Bedeutung von Trainings- und Testdaten und den wichtigen Unterschied zwischen Trainings- und Testfehler kennen. Zudem besprechen wir verschiedene Möglichkeiten (wie z. B. die cross-valiadation), unsere Daten in die genannten Trainings- und Testdaten aufzuteilen, um unser Modell möglichst realistisch zu evaluieren.

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Herkunftsnachweis: "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (MP4)" von , lizenziert unter CC BY 4.0
Original-URL: https://moodle.ki-campus.org/course/view.php?id=111

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Dr. Katja Theune

AI, Artificial Intelligence, Informatik, KI, Kreuzvalidierungsverfahren, Modellevaluation, Prognosemodell, Technologie, Testfehler, Trainingsfehler, Verfahren, cross validation, eLearning, k-fold cross-validation, künstliche Intelligenz, leave-one-out cross-validation, validation, validation set

Lernressource	Video, Kurs
Lizenz	CC BY 4.0
Zusätzliche Lizenzinformationen	Das Material ist Bestandteil vom KI-Campus Kurs "KI für Alle 2: Verstehen, Bewerten, Reflektieren". Gefördert durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt sowie durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen.
Sprache	Deutsch

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