Underfitting
Underfitting opstår, når en model er for enkel til at fange datasættets underliggende mønstre.
Kort fortalt
Modellen lærer for lidt – den forstår ikke engang træningsdataene godt nok.
- Kategori
- begreb
- Niveau
- begynder
- Udtale
- ˈʌndərfɪtɪŋ
Betydninger
1- 1
En tilstand i maskinlæring, hvor en model ikke formår at indfange relevante mønstre i træningsdataene, hvilket fører til høj bias og dårlig præstation på både trænings- og testdata.
- Hvis modellen har høj bias og høj træningsfejl, lider den af underfitting.
Hvornår bruges det
Det bruges til at diagnosticere modeller: Hvis træningsfejlen er høj, er der typisk underfitting. Man kan afhjælpe det med en mere kompleks model, flere features eller længere træning.
Oprindelse
Engelsk sammensætning af 'under' (under) og 'fitting' (tilpasning).