underfitting risk
риск недообучения
avoiding underfitting
избежание недообучения
susceptible to underfitting
склонность к недообучению
underfitting problem
проблема недообучения
detecting underfitting
выявление недообучения
model underfitting
недообучение модели
underfitting data
данные о недообучении
prevent underfitting
предотвращение недообучения
checking for underfitting
проверка на недообучение
severe underfitting
сильное недообучение
the model suffered from severe underfitting and failed to capture the underlying patterns.
модель страдала от сильного недообучения и не смогла уловить закономерности.
we noticed significant underfitting when evaluating the model on the test set.
мы заметили значительное недообучение при оценке модели на тестовом наборе.
underfitting often results from using a model that is too simple for the data.
недообучение часто возникает из-за использования модели, которая слишком проста для данных.
to avoid underfitting, we increased the model complexity and added more features.
чтобы избежать недообучения, мы увеличили сложность модели и добавили больше признаков.
the linear regression model exhibited underfitting compared to the neural network.
линейная регрессионная модель демонстрировала недообучение по сравнению с нейронной сетью.
underfitting leads to poor performance on both training and test data.
недообучение приводит к плохой производительности как на обучающих, так и на тестовых данных.
we checked for underfitting by plotting the training and validation loss curves.
мы проверили наличие недообучения, построив графики кривых потерь обучения и проверки.
regularization can sometimes exacerbate underfitting if applied too aggressively.
регуляризация иногда может усугубить недообучение, если применять ее слишком агрессивно.
the goal is to find a balance and avoid both underfitting and overfitting.
цель состоит в том, чтобы найти баланс и избежать как недообучения, так и переобучения.
underfitting can be a consequence of insufficient training data or a poor feature set.
недообучение может быть следствием недостаточного объема обучающих данных или плохого набора признаков.
we used cross-validation to diagnose the extent of underfitting in the model.
мы использовали кросс-валидацию для диагностики степени недообучения в модели.
Изучите часто ищемую лексику
Хотите учить слова эффективнее? Скачайте приложение DictoGo и получите больше возможностей для запоминания и повторения слов!
Скачайте DictoGo сейчас