Inferenz, Schätzung und Entscheidungsfindung aus Daten
Warum versagt ein Modell, das die Trainingsdaten perfekt anpasst, oft bei neuen Daten? Die Bias-Varianz-Zerlegung liefert die exakte, quantitative Antwort. Sie zerlegt den erwarteten Vorhersagefehler eines Modells in drei Teile, von denen zwei in entgegengesetzte Richtungen ziehen.
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▶ Bias-Varianz-Zerlegung