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Hier ist die Idee das man noch abstraktere Parameter einführt (komplexität des models, art des Lernalgorithmuses) und die Daten in 3 Teile teilt.
Trainingsdaten, Validierungsdaten und Testdaten.
Aus den Trainingsdaten werden die Hypothesen gebildet (für verschiedene abstrake Parameter).
Über die Validierungsdaten wird jene Hypothese ausgewählt die den geringsten fehler bei den Validierungsdaten hat.
Über die Testdaten wird die performance der ausgewählten Hypothese abgeschätzt.