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

Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video-Transkript 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.