overfit model
overfit model
avoid overfitting
overfitting voorkomen
overfitting data
overfitting data
overfitted features
overgetrainde kenmerken
prevent overfitting
overfitting voorkomen
checking for overfitting
controleren op overfitting
easily overfit
eenvoudig overfitting
overfitting risk
overfitting risico
model overfits
model overfits
overfit prevention
overfitting voorkomen
the model started to overfit the training data, losing its ability to generalize.
het model begon de trainingsgegevens te overvormen, waarbij het zijn vermogen om algemeen te zijn verloor.
we need to prevent the neural network from overfitting by using regularization techniques.
we moeten de neurale netwerk beschermen tegen overvorming door regularisatiemethoden te gebruiken.
overfitting is a common problem when training complex machine learning models.
overvorming is een veelvoorkomend probleem bij het trainen van complexe machine learning modellen.
to avoid overfitting, we split the data into training, validation, and testing sets.
om overvorming te voorkomen, delen we de gegevens op in trainings-, validatie- en testsets.
the decision tree overfit the data, creating a very complex and specific structure.
het beslissingsboom overvormde de gegevens, waardoor een zeer complexe en specifieke structuur ontstond.
cross-validation helps identify if a model is likely to overfit the data.
cross-validation helpt bij het identificeren van of een model waarschijnlijk overvorming zal ondervinden.
early stopping is a technique used to prevent overfitting during training.
early stopping is een techniek die wordt gebruikt om overvorming te voorkomen tijdens het trainen.
regularization can help reduce the risk of overfitting in linear regression models.
regularisatie kan helpen bij het verminderen van het risico op overvorming in lineaire regressiemodellen.
the model's performance on the test set was significantly worse, indicating overfitting.
de prestaties van het model op de testset waren aanzienlijk slechter, wat overvorming aantoont.
we used dropout layers to mitigate the risk of overfitting in our deep learning model.
we gebruikten dropout lagen om het risico op overvorming in ons diepe leermodel te verminderen.
careful feature selection can help prevent the model from overfitting.
zorgvuldige kenmerkselectie kan helpen bij het voorkomen van overvorming van het model.
overfit model
overfit model
avoid overfitting
overfitting voorkomen
overfitting data
overfitting data
overfitted features
overgetrainde kenmerken
prevent overfitting
overfitting voorkomen
checking for overfitting
controleren op overfitting
easily overfit
eenvoudig overfitting
overfitting risk
overfitting risico
model overfits
model overfits
overfit prevention
overfitting voorkomen
the model started to overfit the training data, losing its ability to generalize.
het model begon de trainingsgegevens te overvormen, waarbij het zijn vermogen om algemeen te zijn verloor.
we need to prevent the neural network from overfitting by using regularization techniques.
we moeten de neurale netwerk beschermen tegen overvorming door regularisatiemethoden te gebruiken.
overfitting is a common problem when training complex machine learning models.
overvorming is een veelvoorkomend probleem bij het trainen van complexe machine learning modellen.
to avoid overfitting, we split the data into training, validation, and testing sets.
om overvorming te voorkomen, delen we de gegevens op in trainings-, validatie- en testsets.
the decision tree overfit the data, creating a very complex and specific structure.
het beslissingsboom overvormde de gegevens, waardoor een zeer complexe en specifieke structuur ontstond.
cross-validation helps identify if a model is likely to overfit the data.
cross-validation helpt bij het identificeren van of een model waarschijnlijk overvorming zal ondervinden.
early stopping is a technique used to prevent overfitting during training.
early stopping is een techniek die wordt gebruikt om overvorming te voorkomen tijdens het trainen.
regularization can help reduce the risk of overfitting in linear regression models.
regularisatie kan helpen bij het verminderen van het risico op overvorming in lineaire regressiemodellen.
the model's performance on the test set was significantly worse, indicating overfitting.
de prestaties van het model op de testset waren aanzienlijk slechter, wat overvorming aantoont.
we used dropout layers to mitigate the risk of overfitting in our deep learning model.
we gebruikten dropout lagen om het risico op overvorming in ons diepe leermodel te verminderen.
careful feature selection can help prevent the model from overfitting.
zorgvuldige kenmerkselectie kan helpen bij het voorkomen van overvorming van het model.
Explore frequently searched vocabulary
Want to learn vocabulary more efficiently? Download the DictoGo app and enjoy more vocabulary memorization and review features!
Download DictoGo Now