Modellkalibrierung beim maschinellen Lernen: Ein wichtiges, aber unauffälliges Konzept
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Kalibrierung ist eines der wichtigsten Konzepte beim maschinellen Lernen. Es sagt uns, wie sehr wir einer Modellvorhersage vertrauen können, insbesondere bei Klassifizierungsmodellen. Für die sinnvolle Interpretation der numerischen Ergebnisse von Klassifikatoren für maschinelles Lernen ist ein gutes Verständnis der Kalibrierung erforderlich. In diesem Artikel diskutieren wir die Theorie hinter der Modellkalibrierung für maschinelles Lernen und ihre Bedeutung anhand einiger einfacher Beispiele aus der Praxis.