Underfitting nedir?
Underfitting Nedir?
Underfitting, bir modelin veriyi yeterince iyi öğrenemediği durumu ifade eder. Bu, modelin hem eğitim hem de test verisinde düşük bir performans göstermesiyle sonuçlanır. Genellikle modelin karmaşıklığı yetersiz olduğunda meydana gelir.Underfitting’in Nedenleri
- Modelin karmaşıklığının düşük olması
- Eğitim verisinin yetersiz olması
- Özniteliklerin eksik veya kötü seçilmesi
Belirtiler
- Düşük doğruluk oranları
- Yüksek hata oranları
- Eğitim ve test setinde benzer düşük performans
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- SQL veri analizi için nasıl kullanılır?
- Veri analizinde kullanılan varyans nedir ve nasıl hesaplanır?
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model başarısı üzerindeki etkileri nasıl karşılaştırılır
- Doğrusal regresyonda varsayımlar ve ihlal edildiğinde çözümler
- Veri bilimi ile yapay zeka arasındaki fark nedir?
- Bulut veri ambarları: BigQuery, Redshift ve Snowflake farkları
- MLOps nedir?
- Model açıklanabilirliği: SHAP ve LIME nasıl çalışır?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluk ve genelleme yeteneği üzerindeki etkileri nelerdir
- Kullanıcı segmentasyonu için gözetimsiz öğrenme akışı
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model başarısı üzerindeki etkileri nelerdir
- Veri gizliliği neden önemlidir?
- Metrik gardırobu: iş hedefi değiştiğinde metrikleri nasıl güncellersiniz?
- Veri bilimi projelerinde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin hangisi hangi durumlarda daha avantajlıdır ve neden?
- Hiyerarşik kümelendirme nedir?
- Hipotez testleri: t-testi, ki-kare ve ANOVA ne zaman kullanılır?
- Decision tree nedir?
- Derin öğrenme nedir ve nasıl çalışır?
- Epoch ve batch size nedir?
- Derin sinir ağı nasıl eğitilir?