Da empirische Daten fehlerbehaftet sind, bezieht die Anpassung eines statistischen Modells immer auch die Messfehler mit ein, die Parameterschätzungen orientieren sich daher zu stark an den zufälligen Besonderheiten der konkreten Stichprobe (Overfitting). Das folgende Kapitel stellt Methoden vor, um die Vorhersagegüte von Modellen für neue, unabhängige Daten zu charakterisieren.