Cross-Validation
Cross-Validation ist eine statistische Methode zur Bewertung von Vorhersagemodellen durch wiederholte Partitionierung von Datensätzen in Trainings- und Testmengen; sie reduziert Overfitting und ermöglicht verlässlichere Performanzschätzungen. Unterschiedliche Strategien (k‑fold, stratified, time‑series‑split) adressieren Dateneigenschaften und Bias. Die Anwendung erfordert eine passende Kreuzvalidierungsstrategie entsprechend Datenstruktur und Geschäftsfrage.
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