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out-of-sample-Daten - Google KI sagt (ungefragt  )....

"Out-of-sample Daten" bezieht sich auf Daten, die während des Trainings eines Machine-Learning-Modells oder einer statistischen Analyse nicht verwendet wurden. Diese Daten dienen dazu, die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu testen, also wie gut es auf unbekannte Daten außerhalb des Trainingsdatensatzes anwendbar ist. Man spricht auch von Out-of-Sample-Prognosen, wenn ein Modell anhand dieser Daten bewertet wird.



Bedeutung und Verwendung von Out-of-Sample Daten:


Bewertung der Generalisierungsfähigkeit:
Out-of-Sample-Daten sind entscheidend, um zu beurteilen, ob ein Modell nicht nur gut auf den Trainingsdaten, sondern auch auf neuen, unbekannten Daten funktioniert.


Vermeidung von Overfitting:
Durch die Verwendung von Out-of-Sample-Daten lässt sich erkennen, ob ein Modell überangepasst (overfitted) ist, also zu gut auf die spezifischen Trainingsdaten zugeschnitten ist und daher auf neuen Daten schlecht abschneidet.


Vertrauenswürdigere Ergebnisse:
Out-of-Sample-Prognosen gelten als zuverlässiger, da sie nicht durch Ausreißer oder Data-Mining-Effekte im Trainingsdatensatz verzerrt sind.


Analyse von Zeitreihendaten:
Bei Zeitreihendaten ist es wichtig, die zeitliche Reihenfolge bei der Aufteilung in Trainings- und Testdaten zu berücksichtigen, um Leckageeffekte zu vermeiden.

Beispiel:

Angenommen, man trainiert ein Modell zur Vorhersage von Immobilienpreisen. Der Trainingsdatensatz könnte Daten aus den Jahren 2010-2018 umfassen. Die Out-of-Sample-Daten wären dann Daten aus den Jahren 2019-2020, die das Modell noch nie gesehen hat. Durch die Bewertung der Vorhersagen des Modells für diese Out-of-Sample-Daten kann man feststellen, wie gut das Modell in der Lage ist, die Immobilienpreise in der Zukunft vorherzusagen.


Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Out-of-Sample-Daten ein wichtiger Bestandteil der Modellentwicklung und -bewertung sind, um sicherzustellen, dass das Modell auch auf neuen, unbekannten Daten zuverlässige Ergebnisse liefert.