underfitting risk
panganib ng underfitting
avoiding underfitting
pag-iwas sa underfitting
susceptible to underfitting
madaling kapitan ng underfitting
underfitting problem
problema sa underfitting
detecting underfitting
pagtukoy sa underfitting
model underfitting
underfitting ng modelo
underfitting data
datos ng underfitting
prevent underfitting
pag-iwas sa underfitting
checking for underfitting
pag-check para sa underfitting
severe underfitting
matinding underfitting
the model suffered from severe underfitting and failed to capture the underlying patterns.
Nagdulot ng matinding underfitting ang modelo at nabigo itong makuha ang mga nakapailalim na pattern.
we noticed significant underfitting when evaluating the model on the test set.
Napansin namin ang malaking underfitting nang suriin ang modelo sa test set.
underfitting often results from using a model that is too simple for the data.
Madalas, nagreresulta ang underfitting sa paggamit ng modelong masyadong simple para sa datos.
to avoid underfitting, we increased the model complexity and added more features.
Para maiwasan ang underfitting, dinagdagan namin ang pagiging kumplikado ng modelo at nagdagdag ng mas maraming feature.
the linear regression model exhibited underfitting compared to the neural network.
Nagpakita ang linear regression model ng underfitting kumpara sa neural network.
underfitting leads to poor performance on both training and test data.
Ang underfitting ay humahantong sa mahinang performance sa parehong training at test data.
we checked for underfitting by plotting the training and validation loss curves.
Sinuri namin ang underfitting sa pamamagitan ng pag-plot ng training at validation loss curves.
regularization can sometimes exacerbate underfitting if applied too aggressively.
Minsan, maaaring palalain ng regularization ang underfitting kung ito ay labis na ginamit.
the goal is to find a balance and avoid both underfitting and overfitting.
Ang layunin ay makahanap ng balanse at iwasan ang parehong underfitting at overfitting.
underfitting can be a consequence of insufficient training data or a poor feature set.
Ang underfitting ay maaaring bunga ng hindi sapat na training data o mahinang feature set.
we used cross-validation to diagnose the extent of underfitting in the model.
Gumamit kami ng cross-validation upang malaman ang lawak ng underfitting sa modelo.
Galugarin ang madalas na hinahanap na bokabularyo
Gusto mo bang matutunan ang bokabularyo nang mas episyente? I-download ang DictoGo app at mag-enjoy sa mas maraming features para sa pag-memorize at pag-review ng bokabularyo!
I-download ang DictoGo Ngayon