modellpassning

Modellpassning, eller modellvalidering, är en process inom statistik och datavetenskap där man bedömer hur väl en matematisk modell eller algoritm förklarar och kan generalisera till nya data. Syftet är att säkerställa att modellen är tillförlitlig och att den presterar bra på oberoende datamängder, inte bara på de data den har tränats på.

Processen inleds ofta med att data delas upp i två eller flera delar: en träningsdel för att anpassa modellen och en testdel för att utvärdera dess prestanda. Vanliga metoder för modellpassning inkluderar korsvalidering, där modellen tränas och testas på flera undergrupper av data för att minska risken för överanpassning (*overfitting*). Överanpassning uppstår när modellen blir för komplex och anpassar sig för mycket till träningsdata, vilket kan leda till dålig generaliseringsförmåga på nya data.

Vanliga mått för att bedöma modellpassning är medelkvadratfel (MSE), medelabsolutfel (MAE), precision, recall och F1-siffran inom klassificering, samt R-kvadrat och adjusterat R-kvadrat för regressionsmodeller. Valet av metod och mått beror på problemets natur och de specifika kraven på modellen.

Modellpassning används inom många områden, inklusive maskininlärning, ekonomisk analys, medicinsk forskning och prediktiv analys. Genom att noggrant utvärdera och optimera modellens prestanda kan man säkerställa att den är användbar och tillförlitlig i praktiska tillämpningar.