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.