Klassische Modelle, die aus der Mathematik aufgebaut sind, die du bereits kennst
Mehr Daten oder ein größeres Modell? Wenn Zeit und Geld nur eine dieser Möglichkeiten zulassen, wird eine falsche Vermutung teuer. Um beide Fälle auseinanderzuhalten, beobachtest du bei wachsendem Trainingsdatensatz zwei Werte: den Trainingsfehler und den Fehler auf zurückgehaltenen Daten (in der Praxis oft Validierungsfehler genannt), also die Bewertung anhand von Daten, die bei der Anpassung zurückgehalten wurden. Trägst du beide Werte gegen die Größe des Trainingsdatensatzes auf, entsteht ein nützliches Diagnosewerkzeug: die Lernkurve.
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▶ Lernkurven: Mehr Daten oder ein größeres Modell?