Was bedeutet "Empirisches Risiko"?
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Empirisches Risiko ist ne Möglichkeit zu messen, wie gut ein Modell mit echten Daten funktioniert. Wenn wir ein Modell erstellen, wollen wir, dass es gute Vorhersagen macht. Um zu sehen, wie gut es ist, schauen wir uns die Fehler an, die es bei der Vorhersage von Ergebnissen aus einem Datensatz macht, den wir schon kennen.
So funktioniert's
Stell dir vor, wir haben einen Satz von Beispielen, um unser Modell zu trainieren. Wir nutzen diese Beispiele, um zu sehen, welche Fehler das Modell macht. Die gesamte Anzahl der Fehler oder Risiken hilft uns zu verstehen, ob das Modell genau genug ist oder ob es verbessert werden muss.
Warum es wichtig ist
Empirisches Risiko ist wichtig, weil es uns hilft, verschiedene Modelle zu vergleichen. Indem wir das empirische Risiko betrachten, können wir das Modell auswählen, das die wenigsten Fehler mit unseren Trainingsdaten macht. Dabei müssen wir aber auch vorsichtig sein. Ein Modell, das gut mit den Trainingsdaten funktioniert, könnte bei neuen Daten nicht so gut abschneiden. Das nennt man Generalisierung.
Wichtiger Punkt
Empirisches Risiko gibt uns ne einfache Möglichkeit, zu bewerten, wie gut unser Modell mit echten Daten ist. Es hilft uns, informierte Entscheidungen über die Verbesserung von Modellen für bessere Vorhersagen in der Zukunft zu treffen.