Was bedeutet "Trainingsfehler"?

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Der Trainingsfehler bezieht sich auf den Unterschied zwischen den vorhergesagten Werten eines Modells und den tatsächlichen Werten in den Trainingsdaten. Wenn ein Modell aus Daten lernt, versucht es, Vorhersagen basierend auf den Mustern zu machen, die es sieht. Wenn die Vorhersagen des Modells im Vergleich zu den tatsächlichen Ergebnissen nicht genau sind, hat es einen Trainingsfehler.

Ein niedriger Trainingsfehler bedeutet, dass das Modell gut darin ist, aus den Trainingsdaten zu lernen. Wenn der Trainingsfehler allerdings zu niedrig ist, könnte das darauf hindeuten, dass das Modell zu fein auf die Trainingsdaten abgestimmt ist und möglicherweise nicht gut auf neuen, unbekannten Daten funktioniert. Das nennt man oft "Overfitting."

Andererseits deutet ein hoher Trainingsfehler darauf hin, dass das Modell Schwierigkeiten hat, die zugrunde liegenden Muster in den Trainingsdaten zu lernen. Diese Situation kann auftreten, wenn das Modell zu einfach ist oder wenn die Trainingsdaten nicht ausreichen.

Insgesamt ist der Trainingsfehler eine wichtige Größe, um die Leistung eines Modells während des Lernprozesses zu bewerten. Es ist entscheidend, den Trainingsfehler mit der Leistung auf neuen Daten in Einklang zu bringen, um effektive Machine-Learning-Modelle zu entwickeln.