Kreuzvalidierung
Definition
Kreuzvalidierung bewertet Modelle über mehrere wiederholte Trainings-/Validierungsaufteilungen.
Bei Kreuzvalidierung werden Trainings- und Validierungsaufteilungen nach einem passenden Schema mehrfach gebildet und die Ergebnisse zusammen ausgewertet. k-fache Kreuzvalidierung ist eine Variante; Gruppen-, Zeit- und Datenabhängigkeiten bestimmen die passende Aufteilung.
Einfach erklärt
Wie eine Prüfung mehrfach mit wechselnden zurückgehaltenen Aufgaben durchzuführen.
Warum das im Alltag wichtig ist
Relevant für robuste Modellwahl bei begrenzten Datensätzen.
Beispiel aus dem Mittelstand
Mehrere Modelle werden mit gruppierter 5-Fold-CV verglichen, bevor das finale Testset geöffnet wird.
Grenzen und Fallstricke
- Testset in CV einbeziehen; Zeitreihen zufällig mischen; Daten desselben Kunden über Folds verteilen; nur Mittelwerte berichten.
Entstehung & Geschichte
Kreuzvalidierung ist eine etablierte statistische Resampling-Methode; Kohavi verglich 1995 Varianten empirisch.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung im Mittelstand: Modell- und Hyperparameterwahl mit passenden Fold-Regeln absichern.
Häufige Fragen
Ersetzt CV ein finales Testset?
Nicht immer. Welche CV passt? Das hängt von Datenstruktur und Ziel ab.
Quellen
- Kohavi (1995) · Kohavi (1995)
Quellen geprüft am 10.10.2026.
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