KI SpotlightNewsBias-Varianz-Dilemma
Abwägung zwischen zu einfachem und zu komplexem Modell.
Das Bias-Varianz-Dilemma beschreibt einen Grundkonflikt des Lernens: Ein zu einfaches Modell verfehlt die Muster systematisch, ein zu komplexes reagiert übermäßig auf zufällige Schwankungen. Gute Modelle finden eine Balance, die den Gesamtfehler auf neuen Daten minimiert.