Underfitting

Vad betyder underfitting?

Underfitting (underanpassning) uppstår när en modell inte fångar upp de samband som behövs för uppgiften tillräckligt. Svaga resultat kan då synas redan på träningsexemplen. Möjliga orsaker är olämpliga indataegenskaper, för liten modellkapacitet eller en olämplig träningsuppläggning. Undersökningen ser på tränings- och bedömningsresultat tillsammans med data, målangivelser och inställningar. En större datamängd i sig rättar inte automatiskt den bristande återgivningen av sambanden.

Anta att en fiktiv modell för serviceplanering förutsäger nästan samma arbetstid för korta kontroller och omfattande reparationer. Teamet undersöker om arbetstypen finns som indata och om de tidslängder som används som målvärden beskriver samma arbetsomfattning. Därefter kontrollerar det om den valda modellformen och träningen kan fånga de relevanta skillnaderna. Lämpliga fall från inlärning och separat bedömning jämförs för detta ändamål. Nästa variant utvecklas utifrån dessa fynd i stället för att bara mata in fler exempel i det oförändrade flödet.

Källor

• Google · Machine Learning Glossary: ML Fundamentals