underfitting risk
ризик недонавчання
avoiding underfitting
уникнення недонавчання
susceptible to underfitting
схильний до недонавчання
underfitting problem
проблема недонавчання
detecting underfitting
виявлення недонавчання
model underfitting
недонавчання моделі
underfitting data
дані про недонавчання
prevent underfitting
запобігання недонавчання
checking for underfitting
перевірка на недонавчання
severe underfitting
сильне недонавчання
the model suffered from severe underfitting and failed to capture the underlying patterns.
модель страждала від сильного недобору та не змогла виявити основні закономірності.
we noticed significant underfitting when evaluating the model on the test set.
ми помітили значний недобір, коли оцінювали модель на тестовому наборі.
underfitting often results from using a model that is too simple for the data.
недобір часто виникає внаслідок використання моделі, яка занадто проста для даних.
to avoid underfitting, we increased the model complexity and added more features.
щоб уникнути недобору, ми збільшили складність моделі та додали більше ознак.
the linear regression model exhibited underfitting compared to the neural network.
лінійна регресійна модель виявляла недобір у порівнянні з нейронною мережею.
underfitting leads to poor performance on both training and test data.
недобір призводить до поганої продуктивності як на тренувальних, так і на тестових даних.
we checked for underfitting by plotting the training and validation loss curves.
ми перевірили наявність недобору, побудувавши графіки кривих втрат на тренувальних та валідаційних даних.
regularization can sometimes exacerbate underfitting if applied too aggressively.
регуляризація іноді може погіршити недобір, якщо застосовувати її занадто агресивно.
the goal is to find a balance and avoid both underfitting and overfitting.
мета полягає в тому, щоб знайти баланс і уникнути як недобору, так і перенавчання.
underfitting can be a consequence of insufficient training data or a poor feature set.
недобір може бути наслідком недостатньої кількості тренувальних даних або поганого набору ознак.
we used cross-validation to diagnose the extent of underfitting in the model.
ми використовували перехресну перевірку, щоб діагностувати ступінь недобору в моделі.
underfitting risk
ризик недонавчання
avoiding underfitting
уникнення недонавчання
susceptible to underfitting
схильний до недонавчання
underfitting problem
проблема недонавчання
detecting underfitting
виявлення недонавчання
model underfitting
недонавчання моделі
underfitting data
дані про недонавчання
prevent underfitting
запобігання недонавчання
checking for underfitting
перевірка на недонавчання
severe underfitting
сильне недонавчання
the model suffered from severe underfitting and failed to capture the underlying patterns.
модель страждала від сильного недобору та не змогла виявити основні закономірності.
we noticed significant underfitting when evaluating the model on the test set.
ми помітили значний недобір, коли оцінювали модель на тестовому наборі.
underfitting often results from using a model that is too simple for the data.
недобір часто виникає внаслідок використання моделі, яка занадто проста для даних.
to avoid underfitting, we increased the model complexity and added more features.
щоб уникнути недобору, ми збільшили складність моделі та додали більше ознак.
the linear regression model exhibited underfitting compared to the neural network.
лінійна регресійна модель виявляла недобір у порівнянні з нейронною мережею.
underfitting leads to poor performance on both training and test data.
недобір призводить до поганої продуктивності як на тренувальних, так і на тестових даних.
we checked for underfitting by plotting the training and validation loss curves.
ми перевірили наявність недобору, побудувавши графіки кривих втрат на тренувальних та валідаційних даних.
regularization can sometimes exacerbate underfitting if applied too aggressively.
регуляризація іноді може погіршити недобір, якщо застосовувати її занадто агресивно.
the goal is to find a balance and avoid both underfitting and overfitting.
мета полягає в тому, щоб знайти баланс і уникнути як недобору, так і перенавчання.
underfitting can be a consequence of insufficient training data or a poor feature set.
недобір може бути наслідком недостатньої кількості тренувальних даних або поганого набору ознак.
we used cross-validation to diagnose the extent of underfitting in the model.
ми використовували перехресну перевірку, щоб діагностувати ступінь недобору в моделі.
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