Als «overfitting» getaggte Fragen

Modellierungsfehler (insbesondere Stichprobenfehler) anstelle von replizierbaren und informativen Beziehungen zwischen Variablen verbessern die Modellanpassungsstatistik, verringern jedoch die Sparsamkeit und verschlechtern die erklärende und prädiktive Validität.

Ist das Modell mit höherer AUC am Testmuster besser als das nicht überpasste

Ich nehme an einer Herausforderung teil, bei der ich ein Modell erstellt habe, das 70% AUC am Zugset und 70% AUC am Hold-Out-Test-Set ausführt. Der andere Teilnehmer hat ein Modell erstellt, das 96% AUC am Zugset und 76% AUC am Hold-Out-Testset ausführt. Meiner Meinung nach ist mein Modell besser, weil …

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