Underfitting occurs when the model over-generalizes.
Unteranpassung passiert, wenn das Modell übergeneralisiert.
Underfitting occurs if the model is not able to capture the complexity of the task.
Unteranpassung tritt auf, wenn das Modell die Komplexität der Aufgabe nicht wiedergeben kann.
Also since the experimental data are scattered, there might be underfitting if only the minimum number of experiments are used.
Da außerdem die experimentellen Daten gestreut sind, kann es zu Underfitting kommen, wenn nur die Mindestzahl an Experimenten verwendet wird.
Underfitting means the opposite - not enough variables and the model is too simple.
Underfitting (Unteranpassung) bedeutet das Gegenteil - es sind nicht genug Variablen vorhanden und das Modell wird zu stark vereinfacht.
To prevent the neural networks from overfitting (see the part "Risk of Underfitting and Overfitting" below), regularization can be used.
Regularisierung kann verwendet werden, um Überanpassung an die Trainingsdaten zu reduzieren (siehe auch den Abschnitt „Risiko von Überanpassung und Unteranpassung" weiter unten).
Choosing its value is a trade-off between the models ability to generalize, overfitting, and underfitting.
Die Wahl des Wertes ist ein Abwägen zwischen der Fähigkeit des Netzwerkes zu Generalisieren, einer Überanpassung oder einer Unteranpassung.
Through several test scenarios, common problems like underfitting and overfitting are shown, which often occur while training a model.
Durch verschiedene Testszenarien wurden übliche Probleme wie „Underfitting" und „Overfitting" gezeigt, welche oft beim Training von Modellen auftauchen.
If we do not take those out of our feature space, the algorithm is more prone to underfitting, and will also be less efficient due to the (usually) high number of features involved.
Falls wir diese N-Grams nicht aus dem Raum unserer Features entfernen, ist der Algorithmus anfälliger für Underfitting und ist weniger effizient aufgrund der hohen Zahl an Features.
It is successively demonstrated during the tests how underfitting and overfitting can be prevented by adapting the size of the network and introducing techniques like data augmentation, which in result increases the model's classification accuracy.
Es wurde sukzessive während der Tests gezeigt wie „Underfitting" und „Overfitting" verhindert werden kann, indem die Größe des Netzwerks angepasst wurde und Techniken wie „Data Augmentation" angewandt wurden.
Validation of calibration model/ Statistics of performance - (The problem of choosing the optimal number of factors to find the optimum between underfitting and overfitting is solved by having multiple methods and protocols implemented leading to multiple calibrations.
Ausreißer Untersuchung und Beseitigung Das Problem der Wahl der optimalen Anzahl von Faktoren, um das Optimum zwischen Unterfittung und Überfittung zu finden, wird gelöst durch mehrere implementierte Methoden und Protokollen, was zu mehreren Kalibrierungen führt.