Kreuzvalidierung
Eine Modellvalidierungsmethode zur Beurteilung, wie die Ergebnisse einer statistischen Analyse auf ein unabhängiges Datenset verallgemeinert werden können.
Hierbei handelt es sich um die Aufteilung von Daten in k Falten, das Training auf k-1 Falten und das Testen auf der zurückgehaltenen Falte; dies wird k Mal wiederholt. Dies liefert robuste Schätzungen der Modellverallgemeinerung und deckt overfitting auf. Anwendungsfälle der Governance umfassen die Standardisierung von Cross-Validierungsprotokollen (Faltengröße, Zufallssamen) über Teams hinweg sowie die Dokumentation von Ergebnissen für Compliance-Audits.
Ein Marketing-Analytics-Team verwendet eine 10-fache Kreuzvalidierung für sein Kundenabwanderungsmodell. Jeder Falt produziert AUC-Werte; sie berichten den Stakeholdern den Mittelwert und die Varianz. Wenn die Varianz hoch ist, sammeln sie zusätzliche Daten, anstatt ein Modell mit instabiler Leistung einzuführen.
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