Modellbewertung
Die Bewertung von Modellen ist ein entscheidender Schritt im maschinellen Lernen, um sicherzustellen, dass sie ihre Aufgaben effektiv erfüllen. Durch die Analyse verschiedener Metriken kann die Leistung eines Modells objektiv beurteilt werden. Diese Metriken ermöglichen es, die Genauigkeit, Präzision, Trefferquote und andere Aspekte des Modells zu bewerten. Darüber hinaus muss sich mit Herausforderungen wie dem explodierende und verschwindende Gradienten-Problem sowie dem Bias-Variance Tradeoff auseinandergesetzt werden, um die Robustheit und Effizienz der Modelle zu verbessern. In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Metriken und Herausforderungen bei der Bewertung von Modellen genauer untersucht. In Abbildung 31 wird die Modellbewertung und deren Bestandteile hervorgehoben.
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