1 Frage zu Kreuzvalidierung

Ja, eine räumliche Kreuzvalidierung mit Medianwerten pro Polygon kann sinnvoll sein, insbesondere bei Klassifikationsmodellen, die auf räumlichen Daten basieren. Der Einsatz von Medianwerten kann helfen, die Auswirkungen von Ausreißern zu minimieren und eine robustere Schätzung der Modellleistung zu erhalten. Durch die Aggregation der Daten auf Polygonebene wird zudem sichergestellt, dass die räumliche Struktur der Daten berücksichtigt wird, was für viele geografische und umweltbezogene Anwendungen wichtig ist. Es ist jedoch wichtig, die spezifischen Eigenschaften der Daten und das Ziel des Modells zu berücksichtigen, um sicherzustellen, dass diese Methode die gewünschten Ergebnisse liefert.