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Machine Learning – kurz & gut by Oliver Zeigermann, Chi Nhan Nguyen

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KAPITEL 6

Modellvalidierung

In den beiden vorigen Kapiteln hast du gesehen, wie man mithilfe von Regularisierung, Reduzierung der Modellkomplexität und Feature-Reduzierung Overfitting vermeiden kann. In diesem Kapitel lernst du Methoden kennen, mit denen du Underfitting und Over-fitting erkennen und somit die optimalen Parameter deines Modells abschätzen kannst. Die Grundlage dafür ist eine Evaluierung deines Modells nach möglichst objektiven Maßstäben.

Dafür gibt es je nach Problemstellung und Anwendung verschiedene Methoden, d.h. verschiedene Berechnungsvorschriften, die auch Metriken genannt werden. Der Wert, den ein bestimmtes Modell aufgrund der benutzten Metrik bekommt, nennen wir Score. Meistens ist die Metrik so konstruiert, dass der ...

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