TrainingsfehlerEs handelt sich um den Fehler, der beim Datentraining auftritt und als durchschnittlicher Verlust des Modells anhand der Trainingsdaten angesehen werden kann.

Der Unterschied zwischen Trainingsfehlern und anderen Fehlern

• Trainingsfehler: Der Fehler des Modells im Trainingssatz
• Validierungsfehler: Der Fehler des Modells im Validierungssatz
• Testfehler: Der Fehler des Modells im Testsatz
• Generalisierungsfehler: misst die Generalisierung des Modells
• Im Allgemeinen besteht die Beziehung zwischen ihnen darin: Trainingsfehler < Validierungsfehler < Testfehler ≒ Generalisierungsfehler

Die Rolle von Trainingsfehlern

• Trainingssatz: Wird verwendet, um das Modell anzupassen, die Größe des Trainingsfehlers zu vergleichen und die Modellparameter zu erhalten.
• Minimaler Trainingsfehler: wird verwendet, um ein bestimmtes Modell zu finden und zugehörige Parameter anzupassen;
• Testsatz: Wird zur Bewertung des Modells verwendet. Durch Berechnung der Abweichung und Varianz des Modells zum Testsatz kann der Testfehler minimiert werden.
• Zusammenfassung: Beim Trainingsfehler werden Bias und Varianz nicht berücksichtigt, es muss nur der Trainingsfehler minimiert werden.

Verwandte Begriffe: Validierungsfehler, Testfehler, Generalisierungsfehler