JavaScript is required

Khi mô hình học máy không thể nắm bắt được mẫu cơ bản bên trong dữ liệu. Người ta nói rằng nó đang phải chịu đựng 

A.
Thiếu trang bị
B.
Cả trang bị thiếu và trang bị quá mức
C.
Trang bị quá mức
D.
Không trang bị quá ít cũng không quá trang bị
Trả lời:

Đáp án đúng: A


Khi mô hình học máy không thể nắm bắt được mẫu cơ bản bên trong dữ liệu, điều này có nghĩa là mô hình quá đơn giản và không đủ phức tạp để biểu diễn mối quan hệ trong dữ liệu. Tình trạng này được gọi là "thiếu trang bị" (underfitting). * **Thiếu trang bị (Underfitting):** Xảy ra khi mô hình quá đơn giản để nắm bắt các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Nó thường dẫn đến hiệu suất kém trên cả dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra. * **Trang bị quá mức (Overfitting):** Xảy ra khi mô hình quá phức tạp và học cả nhiễu trong dữ liệu huấn luyện. Nó thường dẫn đến hiệu suất rất tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu kiểm tra. Trong trường hợp này, vì mô hình không thể nắm bắt được mẫu cơ bản, nên nó đang bị thiếu trang bị.

Câu hỏi liên quan