Modelltraining bezeichnet in der materialwissenschaftlichen Datenanalyse die Anpassung von Parametern statistischer oder ML-Modelle an experimentelle oder simulierte Datensätze. Ziel ist die Abbildung komplexer Struktur‑Eigenschafts‑Beziehungen, z.B. für Eigenschaftsvorhersage, Inversdesign oder Prozessoptimierung. Es umfasst Datenvorverarbeitung, Regularisierung, Hyperparameteroptimierung und Validierung zur Vermeidung von Overfitting.