Anne-Laure Boulesteix

Dieser Artikel beleuchtet die Herausforderungen in der ML-Forschung und schlägt Verbesserungen für die Zuverlässigkeit vor.

Ein Leitfaden zum effektiven Umgang mit Methodenfehlern in Vergleichsstudien.

Eine umfassende Studie, die Methoden zum Schätzen von Vertrauensintervallen in Machine-Learning-Modellen vergleicht.