User: Erklären Sie das Konzept der Cross-Validierung im maschinellen Lernen.
Assistant: Cross-Validierung ist eine Technik, die im maschinellen Lernen verwendet wird, um die Leistung eines Modells auf einem Datensatz zu bewerten. Es funktioniert, indem es den Datensatz in mehrere Partitionen aufteilt und dann das Modell auf verschiedenen Partitionen trainiert und testet. Die Ergebnisse der verschiedenen Partitionen werden dann kombiniert, um eine Gesamtschätzung der Modellleistung zu erhalten. Dies hilft, Überlappung zu vermeiden, dh wenn ein Modell auf einem Trainings-Set gut funktioniert, aber schlecht auf einem Testset. Cross-Validierung kann verwendet werden, um Modellparameter zu optimieren und Ausläufer in Daten zu erkennen. Es ist auch nützlich bei der Beurteilung der Verallgemeinerung eines Modells, dh wie gut es unsichtbare Datenpunkte vorhersagen kann.