Extraire les différentes façons de traiter l'ajustement insuffisant (underfitting) mentionnées dans le texte.
Extract the different ways of dealing with underfitting mentioned in the text
The different ways of deal with underfitting mentioned in the text are:
- Increase the complexity of the model
- Use a different algorithm
- Increase the amount of data
- Regularization
- Ensemble Methods
- Feature engineering
Les différentes façons de traiter l'insuffisance d'ajustement mentionnées dans le texte sont les suivantes :
- Augmenter la complexité du modèle
- Utiliser un algorithme différent
- Augmenter la quantité de données
- Régularisation
- Méthodes d'ensemble
- Ingénierie des caractéristiques
information_extraction
Résoudre l'insuffisance d'ajustement
Il y a plusieurs façons de traiter le problème de l'insuffisance d'ajustement :

1) Augmenter la complexité du modèle : Si le modèle est trop simple, il peut être nécessaire d'augmenter sa complexité en ajoutant plus de caractéristiques, en augmentant le nombre de paramètres ou en utilisant un modèle plus flexible. Toutefois, cette opération doit être effectuée avec précaution afin d'éviter un surajustement.
2) Utiliser un autre algorithme : Si l'algorithme actuel n'est pas en mesure de capturer les modèles dans les données, il peut être nécessaire d'en essayer un autre. Par exemple, un réseau neuronal peut être plus efficace qu'un modèle de régression linéaire pour certains types de données.
3) Augmenter la quantité de données de formation : Si le modèle est sous-adapté en raison d'un manque de données, il peut être utile d'augmenter la quantité de données de formation. Cela permettra au modèle de mieux capturer les modèles sous-jacents dans les données.
4) Régularisation : La régularisation est une technique utilisée pour empêcher le surajustement en ajoutant un terme de pénalité à la fonction de perte qui décourage les grandes valeurs de paramètres. Elle peut également être utilisée pour éviter le sous-ajustement en contrôlant la complexité du modèle.
5) Méthodes d'ensemble : Les méthodes d'ensemble combinent plusieurs modèles pour créer une prédiction plus précise. Elles peuvent contribuer à réduire l'insuffisance d'ajustement en permettant à plusieurs modèles de travailler ensemble pour capturer les modèles sous-jacents dans les données.
6) Ingénierie des caractéristiques : L'ingénierie des caractéristiques consiste à créer de nouvelles caractéristiques de modèle à partir des caractéristiques existantes qui peuvent être plus pertinentes pour le problème en question. Cela peut contribuer à améliorer la précision du modèle et à prévenir l'insuffisance d'ajustement.
fr