Ein robustes Verfahren zur Modellbewertung und Hyperparameteroptimierung im maschinellen Lernen. Es besteht aus einer äußeren Schleife zur Leistungsschätzung und einer inneren Schleife zur Hyperparameterabstimmung, um eine optimistische Verzerrung der Leistungsschätzungen zu vermeiden.