K-Fold Cross-Validation ist eine statistische Methode, die im Maschinellen Lernen eingesetzt wird, um die Leistungsfähigkeit eines Modells zu bewerten. Das Verfahren dient dazu, die Zuverlässigkeit der Modellschätzung zu erhöhen und das Problem des Overfitting zu reduzieren.
Bei der K-Fold Cross-Validation wird das verfügbare Datenset in k gleich große Teilmengen unterteilt. Anschließend wird iterativ jede dieser Teilmengen als Testdatensatz verwendet, während die restlichen Teilmengen als Trainingsdatensatz dienen. Dieser Prozess wird k-mal durchgeführt, wobei jede Teilmenge einmal als Testdatensatz fungiert.
Die Ergebnisse aller Iterationen werden dann gemittelt, um einen stabilen Wert für die Modellleistung zu erhalten. Dieser Ansatz hilft, die Varianz der Schätzung zu reduzieren und ein besseres Maß für die allgemeine Leistungsfähigkeit des Modells zu liefern.
Ein häufig verwendetes Beispiel ist die 10-Fold Cross-Validation, bei der das Datenset in zehn Teilmengen unterteilt wird. Die Wahl des k-Werts hängt von der Größe des Datensatzes und den spezifischen Anforderungen des Modells ab.
Durch die K-Fold Cross-Validation kann man sicherstellen, dass das Modell nicht nur auf einem bestimmten Testdatensatz gut performt, sondern seine Fähigkeit, neue Daten zu generalisieren, zuverlässig bewertet wird.