underfitting risk
ความเสี่ยงของการประมาณค่าต่ำ
avoiding underfitting
หลีกเลี่ยงการประมาณค่าต่ำ
susceptible to underfitting
มีแนวโน้มที่จะเกิดการประมาณค่าต่ำ
underfitting problem
ปัญหาการประมาณค่าต่ำ
detecting underfitting
ตรวจจับการประมาณค่าต่ำ
model underfitting
แบบจำลองที่ประมาณค่าต่ำ
underfitting data
ข้อมูลที่เกิดการประมาณค่าต่ำ
prevent underfitting
ป้องกันการประมาณค่าต่ำ
checking for underfitting
ตรวจสอบการประมาณค่าต่ำ
severe underfitting
การประมาณค่าต่ำอย่างรุนแรง
the model suffered from severe underfitting and failed to capture the underlying patterns.
แบบจำลองประสบปัญหาการปรับตัวเข้ากับข้อมูลต่ำอย่างรุนแรงและไม่สามารถจับภาพรูปแบบที่ซ่อนอยู่ได้
we noticed significant underfitting when evaluating the model on the test set.
เราสังเกตเห็นการปรับตัวเข้ากับข้อมูลต่ำอย่างมีนัยสำคัญเมื่อประเมินแบบจำลองบนชุดทดสอบ
underfitting often results from using a model that is too simple for the data.
การปรับตัวเข้ากับข้อมูลต่ำมักมีสาเหตุจากการใช้แบบจำลองที่ง่ายเกินไปสำหรับข้อมูล
to avoid underfitting, we increased the model complexity and added more features.
เพื่อหลีกเลี่ยงการปรับตัวเข้ากับข้อมูลต่ำ เราจึงเพิ่มความซับซ้อนของแบบจำลองและเพิ่มคุณสมบัติเพิ่มเติม
the linear regression model exhibited underfitting compared to the neural network.
แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นแสดงให้เห็นถึงการปรับตัวเข้ากับข้อมูลต่ำเมื่อเทียบกับเครือข่ายประสาทเทียม
underfitting leads to poor performance on both training and test data.
การปรับตัวเข้ากับข้อมูลต่ำนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ต่ำทั้งในข้อมูลการฝึกอบรมและข้อมูลทดสอบ
we checked for underfitting by plotting the training and validation loss curves.
เราตรวจสอบการปรับตัวเข้ากับข้อมูลต่ำโดยการวาดกราฟเส้นโค้งการสูญเสียในการฝึกอบรมและตรวจสอบ
regularization can sometimes exacerbate underfitting if applied too aggressively.
การปรับปรุงแบบจำลองอาจทำให้การปรับตัวเข้ากับข้อมูลต่ำแย่ลงได้หากนำไปใช้อย่างรุนแรงเกินไป
the goal is to find a balance and avoid both underfitting and overfitting.
เป้าหมายคือการหาสมดุลและหลีกเลี่ยงทั้งการปรับตัวเข้ากับข้อมูลต่ำและการปรับตัวเข้ากับข้อมูลเกินไป
underfitting can be a consequence of insufficient training data or a poor feature set.
การปรับตัวเข้ากับข้อมูลต่ำอาจเป็นผลมาจากข้อมูลการฝึกอบรมที่ไม่เพียงพอหรือชุดคุณสมบัติที่ไม่ดี
we used cross-validation to diagnose the extent of underfitting in the model.
เราใช้การตรวจสอบความถูกต้องแบบไขว้เพื่อวินิจฉัยขอบเขตของการปรับตัวเข้ากับข้อมูลต่ำในแบบจำลอง
สำรวจคำศัพท์ที่มีการค้นหาบ่อย
ต้องการเรียนรู้คำศัพท์อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นหรือไม่? ดาวน์โหลดแอป DictoGo แล้วสนุกกับฟีเจอร์ช่วยจดจำและทบทวนคำศัพท์มากมาย!
ดาวน์โหลด DictoGo ตอนนี้