Einführung in maschinelles Lernen · Frage 27 von 60
Was ist zu tun, wenn das Modell mit dem unabhängigen Testdatensatz deutlich schlechter abschneidet als bei der Evaluierung?
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Lösung
- A Gegebenenfalls zur Modellerzeugung oder sogar zur Datenvorbereitung zurückkehren
Erklärung
Beim Testen wird geprüft, ob das Modell die vereinbarten Leistungskriterien erfüllt, und die Ergebnisse werden mit denen der Evaluierung verglichen. Ist die Leistung mit unabhängigen Testdaten deutlich schlechter, kann es nötig sein, zur Modellerzeugung oder sogar zur Datenvorbereitung zurückzukehren und ein neues Modell zu trainieren.