🚀 Kurs: Scikit-Learn von A bis Z
🔁 Modul 27: Kreuzvalidierung
🧠 Vorlesung B: Evaluationsdesign
👇 Link zum Notebook:
🚀 Das Evaluationsdesign im maschinellen Lernen hilft Ihnen, Datenlecks zu vermeiden und zuverlässige Modellvalidierungsergebnisse mit scikit-learn zu erhalten. Diese Vorlesung erklärt, wie man Trainings-Test-Splits auswählt, die die Zeilenreihenfolge, die zeitliche Struktur, wiederholte Entitäten und gruppierte Daten respektieren, und zeigt dann, wann man zufälliges Mischen, Stratifikation, GroupKFold, geschachtelte Kreuzvalidierung und Permutationssignifikanztests verwenden sollte. Sie lernen auch, wie man die Mehrmetrik-Evaluierung, Präzision, Recall, ROC AUC, Anpassungszeit, Bewertungszeit, pipelineweite Validierung und die Variation der Faltenscores anhand von Beispielen zur logistischen Regression interpretiert. Sehen Sie sich das an, um vertrauenswürdigere Kreuzvalidierungs-Workflows zu erstellen, bevor Sie Modelle optimieren.
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⚠️ Hinweis: KI-Stimme verwendet.
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