Extrair as diferentes formas de lidar com a subinstalação mencionado no texto
Resolver o subajuste Há várias maneiras de lidar com o subajuste: 1) Aumentar a complexidade do modelo: Se o modelo for muito simples, pode ser necessário aumentar sua complexidade adicionando mais recursos, aumentando o número de parâmetros ou usando um modelo mais flexível. No entanto, isso deve ser feito com cuidado para evitar o sobreajuste. 2) Use um algoritmo diferente: Se o algoritmo atual não for capaz de capturar os padrões nos dados, pode ser necessário tentar um diferente. Por exemplo, uma rede neural pode ser mais eficaz do que um modelo de regressão linear para alguns tipos de dados. 3) Aumentar a quantidade de dados de treinamento: Se o modelo estiver subajustado devido à falta de dados, aumentar a quantidade de dados de treinamento pode ajudar. Isso permitirá que o modelo capture melhor os padrões subjacentes nos dados. 4) Regularização: A técnica de regularização é usada para evitar o excesso de complexidade adicionando uma penalidade de termo que impede a perda de múltiplos parâmetros.
As diferentes formas de lidar com a insuficiência de ajuste mencionadas no texto são: - Aumentar a complexidade do modelo - Usar um algoritmo diferente - Aumentar a quantidade de dados - Regularização - Métodos de conjunto - Engenharia de características