Modellauswahl

Die Modellauswahl bezieht sich auf den Prozess, bei dem aus einer Reihe von Kandidatenmodellen dasjenige ausgewählt wird, das die beobachteten Daten am besten annähert und ihre zugrunde liegenden Muster erfasst. Dieser Prozess umfasst die Definition von Auswahlkriterien, um die Anpassungsgüte mit der Generalisierungsfähigkeit oder Komplexität des Modells abzugleichen. Dabei soll sichergestellt werden, dass das ausgewählte Modell nicht nur die vorhandenen Daten gut abbildet, sondern auch eine starke prognostische Leistung und Stabilität aufweist. Die Modellauswahl hat in der Maschinenlernen- und statistischen Analyse einen bedeutenden Anwendungswert, da sie die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle effektiv verbessert.