Co to jest Underfitting?
Niewystarczające dopasowanie modelu AI do danych treningowych
Definicja
Underfitting to zjawisko w machine learning, gdzie model AI jest zbyt prosty lub niedostatecznie wytrenowany, przez co nie potrafi uchwycić podstawowych wzorców w danych treningowych, co skutkuje słabą wydajnością zarówno na danych treningowych, jak i testowych.
Cel
Rozpoznawanie underfittingu ma na celu identyfikację modeli, które wymagają większej złożoności lub dłuższego treningu, aby osiągnąć satysfakcjonującą wydajność.
Funkcja
Underfitting objawia się poprzez:
- Niską dokładność na danych treningowych i testowych
- Zbyt prostą architekturę modelu
- Niewystarczającą liczbę parametrów
- Brak zdolności do nauki wzorców
Przykład
Model liniowy próbujący przewidzieć ceny domów tylko na podstawie powierzchni może cierpieć na underfitting, ponieważ ignoruje inne ważne czynniki jak lokalizacja, wiek budynku czy liczba pokoi.
Powiązane
- Overfitting: Przeciwne zjawisko do underfitting
- Model Complexity: Kluczowy czynnik w underfitting
- Bias-Variance Tradeoff: Koncepcja obejmująca underfitting
- Feature Engineering: Sposób na rozwiązanie underfitting
Chcesz dowiedzieć się więcej?
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat Underfitting, skontaktuj się ze mną na X. Uwielbiam dzielić się pomysłami, odpowiadać na pytania i omawiać ciekawostki na te tematy, więc nie wahaj się wpaść. Do zobaczenia!