Maschinelles Lernen trifft Paneldaten: Was Praktiker wissen müssen
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Der Beitrag beleuchtet ein häufig übersehenes Problem: versteckte Datenlecks, die die Leistungsbewertung, Nützlichkeit und die reale Anwendbarkeit von Machine‑Learning‑Modellen überbewerten können. Besonders bei Paneldaten, bei denen Beobachtungen über die Zeit hinweg zusammenhängen, ist die Gefahr hoch, dass Informationen aus der Zukunft unabsichtlich in die Trainingsphase gelangen.
Um diese Fallstricke zu vermeiden, empfiehlt der Artikel, sorgfältige Datenaufteilung, zeitbasierte Validierung und explizite Prüfung der Datenstruktur zu implementieren. Durch diese Maßnahmen bleibt die Modellperformance realistisch und die Ergebnisse sind für die Praxis verlässlich.
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