Niedouczenie
term_id: underfitting
Category: training_techniques
Definition
Niedouczenie występuje, gdy model statystyczny lub algorytm uczenia maszynowego nie potrafi dokładnie przybliżyć funkcji mapującej wejścia na wyjścia. Zwykle dzieje się tak, gdy model jest zbyt prosty w stosunku do złożoności danych, co prowadzi do wysokiej błędu treningowego i słabej wydajności zarówno na danych treningowych, jak i testowych.
Summary
Stan, w którym model uczenia maszynowego nie jest w stanie uchwycić podstawowej tendencji danych treningowych.
Key Concepts
- Kompromis między biasem a wariancją
- Złożoność modelu
- Błąd treningowy
- Konstrukcja cech
Use Cases
- Diagnostyka słabej wydajności modelu
- Dostosowanie hiperparametrów
- Wybór odpowiednich algorytmów