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
- Yapay Zeka Nedir? Nasıl Çalışır?
- Veri biliminde outlier detection yöntemleri nelerdir?
- Veri ön işleme teknikleri, makine öğrenmesi modellerinin doğruluğunu nasıl etkiler ve hangi yöntemler en etkili sonuçları sağlar?
- Veri bilimi projelerinde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin uygulanabilirliği ve sonuçları nasıl karşılaştırılır
- Eğitimde veri analizi için en iyi veri görselleştirme araçları hangileridir?
- Eğitim sektöründe veri analitiği konusunda en iyi uygulamalar nelerdir?
- Veri bilimi projelerinde model performansını artırmak için hangi optimizasyon teknikleri ve veri ön işleme yöntemleri birlikte kullanılır?
- SVM nedir ve hangi durumlarda kullanılır?
- Sınıf dengesizliği (imbalanced) ile baş etme: class weight, SMOTE, focal loss
- Decision tree nedir?
- Spark nedir ve ne işe yarar?
- Veri gizliliği neden önemlidir?
- Transfer öğrenme: ResNet, EfficientNet gibi modeller nasıl uyarlanır?
- İstatistiksel modelleme nedir?
- Overfitting nedir?
- Optimizasyon tekniklerini kullanarak veri tabaninda büyük veri setleri üzerinde performansı artırmak için hangi matematiksel hesaplamalar ve algoritmalar kullanılabilir?
- Varyans ne işe yarar?
- Veri toplama yöntemleri nelerdir?
- Yeni başlayanlar için veri bilimi rehberi nedir?
- Öğrenme eğrileri ile veri yeterliliği ve model kapasitesi teşhisi