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#43: Damit es im Live-Betrieb nicht kracht: Vermeidung von Overfitting & Data Leakage

#43: Damit es im Live-Betrieb nicht kracht: Vermeidung von Overfitting & Data Leakage

Data Science Deep Dive vor 2 Jahren
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Zwei Herausforderungen bei der Zuverlässigkeit von Prognosen im
Live-Betrieb sind Overfitting (Modell ist zu stark an
Trainingsdaten angepasst) und Data Leakage (Modell verfügt über
Informationen, die es in der realen Anwendung nicht hat). Wir
sprechen darüber, was Overfitting und Data Leakage genau sind und
wo ihre Ursachen liegen. Außerdem diskutieren wir
Lösungsansätze. 

 

**Links:**

Spurious Correlations:
https://www.tylervigen.com/spurious-correlations 

inwt Website: https://www.inwt-statistics.de/

 
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„#43: Damit es im Live-Betrieb nicht kracht: Vermeidung von Overfitting & Data Leakage“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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