Der Nutzer möchte Underfitting im Kontext der Grundlagen des maschinellen Lernens verstehen und auf praktische KI-Governance- oder Compliance-Arbeit anwenden.
Underfitting tritt auf, wenn ein Modell zu einfach oder unzureichend trainiert ist, um sinnvolle Muster in den Daten zu erfassen. Ein underfittetes Modell schneidet sowohl auf Trainingsdaten als auch auf neuen Daten schlecht ab, weil es die für die Aufgabe erforderlichen zugrunde liegenden Beziehungen nicht gelernt hat.
Inhalte in Bearbeitung
Diese Antwort wird derzeit verfasst. Bitte schauen Sie bald wieder vorbei.