Was bedeutet "Fünf-fache Kreuzvalidierung"?

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Fünf-fach-Kreuzvalidierung ist 'ne Methode, um zu checken, wie gut ein Modell mit Daten klarkommt. Statt alle Daten auf einmal anzuschauen, wird das Ganze in fünf kleinere Teile oder "Folds" unterteilt.

Während des Prozesses wird das Modell an vier dieser Teile trainiert und an dem fünften Teil getestet. Das passiert fünf Mal, sodass jeder Teil einmal als Testset dran kommt. Nach diesen fünf Runden werden die Ergebnisse aus den Tests gemittelt.

Diese Methode hilft, um sicherzustellen, dass das Modell zuverlässig ist und nicht nur Glück mit bestimmten Daten hat. Sie verringert das Risiko von Overfitting, wo ein Modell gut mit Trainingsdaten funktioniert, aber bei neuen, unbekannten Daten versagt. Mit fünf-fach-Kreuzvalidierung können wir besser verstehen, wie gut ein Modell in echten Situationen abschneiden wird.