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
- Veri bilimi ile yapay zeka arasındaki fark nedir?
- Anayasa maddeleri kimler tarafından değiştirilebilir?
- Overfitting nedir ve nasıl önlenir?
- Machine learning için en iyi eğitim kaynakları hangileridir?
- Veri tabanı tasarımı ve normalizasyonu nedir?
- Web scraping nedir?
- SQL veri analizi için nasıl kullanılır?
- Accuracy nedir?
- Veri bilimi ile makine öğrenmesi arasındaki farklar nelerdir?
- PyTorch nedir?
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi model optimizasyonu yöntemleri nelerdir?
- Regresyon metrikleri: RMSE, MAE ve R² nasıl yorumlanır?
- Zaman serisinde mevsimsellik ve trend bileşenleri nasıl ayrıştırılır?
- Anomali tespiti: izolasyon ormanı, LOF ve robust z-skoru
- A/B testleri nasıl tasarlanır? Güç analizi ve örneklem hesabı
- Girdi önem analizi ile iş süreçlerinde karar destek
- Veri biliminin geleceği nasıl şekillenecek?
- Regresyon analizi nedir?
- Veritabanı tasarımında normalleştirme (normalization) nedir?
- Epoch ve batch size nedir?