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5 ways your ML model's score is lying to you

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↗ Quelle (DEV Community)
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A while back, I had to retract one of my own results. A model I'd built was posting a validation score I was genuinely proud of. Then I looked closer: the test set shared rows with the training data. The moment I evaluated on a truly independent set, the improvement vanished. It wasn't a better model. It was leakage. That stuck with me. Data... Weiterlesen

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