Dondoo njia mbalimbali za kushughulika na underfitting zilizotajwa katika maandishi
Context:Kutatua underfitting Kuna njia nyingi za kukabiliana na underfitting:  1) Kuongeza utata wa mfano: Kama mfano ni rahisi sana, inaweza kuwa muhimu kuongeza utata wake kwa kuongeza makala zaidi, kuongeza idadi ya vigezo, au kutumia mfano zaidi rahisi. Hata hivyo, jambo hilo linapaswa kufanywa kwa uangalifu ili kuepuka kupita kiasi. 2) Tumia algorithm tofauti: Kama algorithm sasa ni si uwezo wa kukamata mifumo katika data, inaweza kuwa muhimu kujaribu moja tofauti. Kwa mfano, mtandao wa neva inaweza kuwa na ufanisi zaidi kuliko linear regression mfano kwa baadhi ya aina ya data. 3) Kuongeza kiasi cha data mafunzo: Kama mfano ni underfitting kutokana na ukosefu wa data, kuongeza kiasi cha data mafunzo inaweza kusaidia. Hii itaruhusu mfano wa kukamata bora mifumo ya msingi katika data. 4) Regularisation: Regularisation ni mbinu kutumika ili kuzuia overfitting kwa kuongeza adhabu mrefu kwa hasara kazi ambayo discourages thamani kubwa parameter. Pia inaweza kutumika kuzuia underfitting kwa kudhibiti utata wa mfano. 5) Ensemble Mbinu: Ensemble mbinu kuchanganya mifano mbalimbali ili kujenga utabiri sahihi zaidi. Hii inaweza kusaidia kupunguza underfitting kwa kuruhusu mifano mbalimbali kufanya kazi pamoja na kukamata mifumo ya msingi katika data. 6) Feature uhandisi: Feature uhandisi inahusisha kujenga vipengele mpya mfano kutoka zilizopo ambazo zinaweza kuwa muhimu zaidi kwa tatizo katika mkono. Hii inaweza kusaidia kuboresha usahihi wa mfano na kuzuia underfitting.
Njia mbalimbali za kushughulika na underfitting zilizotajwa katika maandishi ni: - Kuongeza utata wa mfano - Tumia algorithm tofauti - Ongeza kiasi cha data - Uhalali - Mbinu za Ensemble - Feature uhandisi