Drift und Anpassungsgüte · Frage 52 von 60
Ein Modell erreicht auf den Trainingsdaten 61 % und auf den Validierungsdaten 59 % Accuracy; auch mit mehr Epochen verbessern sich die Werte kaum. Welche Aussagen treffen zu?
2 Antworten sind richtig. Schwer
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Lösung
- A Die Werte deuten auf Unteranpassung hin
- C Das Modell ist zu schlicht, oder den Daten fehlen Features, die den entscheidenden Zusammenhang abbilden
Erklärung
Durchgehend niedrige Leistungsmetriken auf Trainings- und Validierungsdaten sowie hohe, nah beieinanderliegende Fehler ohne wesentliche Verbesserung im Training deuten auf Unteranpassung hin. Ursachen sind ein zu einfaches Modell oder Trainingsdaten ohne Features, die eine wichtige Beziehung zwischen Ein- und Ausgaben abbilden.