Inferenz, Schätzung und Entscheidungsfindung aus Daten
Ein Modell kann auf den Zeilen, mit denen es trainiert wurde, fast perfekt abschneiden und trotzdem beim nächsten Schwung echter Daten wertlos sein. Eine hohe Trainingsgenauigkeit beweist nur, dass das Modell Beispiele anpassen kann, die es bereits gesehen hat; sie sagt nichts darüber aus, ob es ein Muster gelernt hat, das auf neue Fälle übertragbar ist. Um das herauszufinden, teilen Sie die vorhandenen Daten in Teile auf, von denen jeder eine andere Aufgabe übernimmt.
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▶ Trainings-, Validierungs- und Testmenge