Underfitting

Che cosa significa underfitting?

L’underfitting si verifica quando un modello non coglie sufficientemente le relazioni necessarie al compito. Risultati deboli possono comparire già sugli esempi di addestramento. Tra le possibili cause ci sono caratteristiche d’ingresso inadatte, capacità insufficiente del modello o un addestramento impostato male. L’indagine considera risultati di addestramento e valutazione insieme a dati, obiettivi e impostazioni. Un insieme di dati più grande non corregge automaticamente la rappresentazione insufficiente di queste relazioni.

Supponiamo che un modello fittizio di pianificazione dell’assistenza preveda quasi la stessa durata di lavoro per controlli brevi e riparazioni impegnative. Il gruppo di lavoro esamina se il tipo di attività sia disponibile in ingresso e se le durate usate come valori obiettivo descrivano lo stesso ambito di lavoro. Verifica poi se la forma del modello e l’addestramento possano cogliere le differenze rilevanti. A questo scopo confronta casi adatti dell’apprendimento e di una valutazione separata. La variante successiva viene sviluppata in base ai riscontri, invece di aggiungere soltanto altri esempi al processo invariato.

Fonti

• Google · Machine Learning Glossary: ML Fundamentals