underfitting risk
アンダーフィッティングのリスク
avoiding underfitting
アンダーフィッティングを回避する
susceptible to underfitting
アンダーフィッティングの影響を受けやすい
underfitting problem
アンダーフィッティングの問題
detecting underfitting
アンダーフィッティングを検出する
model underfitting
モデルのアンダーフィッティング
underfitting data
アンダーフィッティングデータ
prevent underfitting
アンダーフィッティングを防止する
checking for underfitting
アンダーフィッティングの確認
severe underfitting
深刻なアンダーフィッティング
the model suffered from severe underfitting and failed to capture the underlying patterns.
モデルは深刻な過小学習に苦しみ、根本的なパターンを捉えることができませんでした。
we noticed significant underfitting when evaluating the model on the test set.
テストセットでモデルを評価したところ、著しい過小学習が見られました。
underfitting often results from using a model that is too simple for the data.
過小学習は、データに対してモデルが単純すぎる場合に発生することがよくあります。
to avoid underfitting, we increased the model complexity and added more features.
過小学習を避けるため、モデルの複雑性を高め、より多くの特徴量を追加しました。
the linear regression model exhibited underfitting compared to the neural network.
線形回帰モデルは、ニューラルネットワークと比較して過小学習を示しました。
underfitting leads to poor performance on both training and test data.
過小学習は、トレーニングデータとテストデータの両方でパフォーマンスの低下につながります。
we checked for underfitting by plotting the training and validation loss curves.
トレーニングと検証の損失曲線をプロットして、過小学習がないか確認しました。
regularization can sometimes exacerbate underfitting if applied too aggressively.
正則化は、過度に適用すると、過小学習を悪化させる可能性があります。
the goal is to find a balance and avoid both underfitting and overfitting.
目標はバランスを見つけ、過小学習と過学習の両方を避けることです。
underfitting can be a consequence of insufficient training data or a poor feature set.
過小学習は、トレーニングデータが不十分であること、または特徴量のセットが貧弱であることの結果である可能性があります。
we used cross-validation to diagnose the extent of underfitting in the model.
交差検証を使用して、モデルにおける過小学習の程度を診断しました。
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