Gefährdet Overfitting die Gültigkeit Ihrer Analyseergebnisse? Mit diesen Tipps vermeidet man Overfitting und Underfitting!

Ein statistisches Modell soll die Wirklichkeit möglichst gut vorhersagen. Um ein Bild der Wirklichkeit zu haben, werden Daten verwendet. Diese Daten bilden die Basis zur Entwicklung eines Modells sowie zur Überprüfung der Güte des Modells. Dabei kann es leicht zu Overfitting kommen: Das Modell sagt die vorhandenen Daten optimal voraus, funktioniert aber nur unzureichend bei unbekannten Daten. Wir geben Ihnen Tipps vom Profi, wie stabile Modelle erreicht werden können.