Ntša litsela tse sa tšoaneng tsa ho sebetsana le underfitting boletsoeng temaneng ea
Context:Ho rarolla ho se lekane Ho na le litsela tse ngata tsa ho sebetsana le ho se lekane:  1) Eketsa ho rarahana ha mohlala: Haeba mohlala o le bonolo haholo, ho ka 'na ha hlokahala ho eketsa ho rarahana ha oona ka ho eketsa likarolo tse ling, ho eketsa palo ea mekhahlelo, kapa ho sebelisa mohlala o tenyetsehang haholoanyane. Leha ho le joalo, sena se lokela ho etsoa ka hloko e le ho qoba ho kenella ka ho feteletseng. 2) Sebelisa algorithm e fapaneng: Haeba algorithm ea hona joale e sa khone ho hapa mekhoa ea data, ho ka 'na ha hlokahala hore u leke e fapaneng. Ka mohlala, marang-rang a neural a ka 'na a sebetsa hantle ho feta mokhoa oa ho khutlisetsa morao oa linear bakeng sa mefuta e meng ea boitsebiso. 3) Eketsa palo ea data ea koetliso: Haeba mohlala o sa tšoanelehe ka lebaka la ho haelloa ke data, ho eketsa palo ea data ea koetliso ho ka thusa. Sena se tla nolofalletsa mohlala hore o tšoare hamolemo mekhoa ea motheo ea boitsebiso. 4) Regularization: Regularization ke mokhoa sebelisoa ho thibela overfitting ka phaella ka ho re e le nako kotlo ho lahleheloa ke mosebetsi hore discourages kholo paramethara makgabane. E ka boela ea sebelisoa ho thibela underfitting ka ho laola ho rarahana ha ea mohlala. 5) Mekhoa e Kopanetsoeng: Mekhoa e kopanetsoeng e kopanya mehlala e mengata ho etsa ponelopele e nepahetseng haholoanyane. Sena se ka thusa ho fokotsa ho se lekane ka ho lumella mefuta e mengata hore e sebetse hammoho ho hapa mekhoa e ka sehloohong ea boitsebiso. 6) Feature boenjiniere: Feature boenjiniere ho akarelletsa ho bōpa e ncha ea mohlala makgetheng ho tloha ba teng ba ka 'nang ba ho feta bohlokoa ho bothata bo letsohong. Sena se ka thusa ho ntlafatsa ho nepahala ha mohlala le ho thibela ho se lekane.
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