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Overfitting tritt auf, wenn ein Lernmodell die Trainingsdaten zu genau lernt, inklusive der zufälligen Schwankungen oder des Rauschens. Dadurch wird das Modell sehr gut darin, die Trainingsdaten vorherzusagen, verliert aber die Fähigkeit, neue, unbekannte Daten verlässlich zu verarbeiten. Dies führt
Einführung in das R-Quadrat Das R-Quadrat, oft auch als Bestimmtheitsmaß bezeichnet, ist eine wichtige Kenngröße in der Statistik, insbesondere bei der Regressionsanalyse. Es gibt an, wie gut ein statistisches Modell die vorhandenen Daten erklärt. Einfach gesagt, zeigt das R-Quadrat an, welcher
Einführung in Kursprognosen Kursprognosen beziehen sich auf die Vorhersage zukünftiger Werte von Finanzinstrumenten wie Aktien, Währungen oder Rohstoffen. Diese Vorhersagen sind für Anleger und Finanzinstitutionen von großem Interesse, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Traditionell basieren
Verstehen des Problems von verrauschten Daten Verrauschte Trainingsdaten sind Daten, die falsche, ungenaue oder inkonsistente Informationen enthalten. Solches Rauschen kann aus einer Vielzahl von Quellen stammen, beispielsweise durch menschliche Fehler bei der Datenerfassung, Sensorfehler, ungenaue
Unangemessene Wahl der Lernrate Einer der zentralen Faktoren, der das Lernen eines neuronalen Netzes verlangsamen kann, ist eine ungünstige Einstellung der Lernrate. Die Lernrate bestimmt, wie groß die Schritte bei der Anpassung der Netzwerkgewichte in Richtung des Gradienten sind. Ist die Lernrate
Es ist ein häufig auftretendes Problem im maschinellen Lernen, dass ein Modell auf den Trainingsdaten sehr gute Ergebnisse erzielt, diese Leistung jedoch auf neuen, unbekannten Testdaten nicht reproduzieren kann. Dieses Phänomen wird oft als Overfitting bezeichnet und hat mehrere Ursachen und Einflussfaktoren.
Was ist Early Stopping? Early Stopping ist eine Technik im maschinellen Lernen und Deep Learning, die dazu dient, das Training eines Modells frühzeitig zu beenden, wenn die Leistung auf einem Validierungsdatensatz nicht mehr verbessert wird. Dadurch wird das Risiko von Overfitting reduziert, was bedeutet,
Einleitung Wenn ein Modell während des Trainings nicht konvergiert, bedeutet das, dass es nicht gelingt, die Fehlerfunktion zu minimieren und somit keine Verbesserung der Leistung über die Trainingszeit beobachtet wird. Die Ursachen hierfür können vielfältig sein und hängen sowohl von der Datenqualität