Context: Mengatasi underfitting Ada beberapa cara untuk menangani underfitting: 1) Meningkatkan kompleksitas model: Jika model terlalu sederhana, mungkin perlu untuk meningkatkan kompleksitasnya dengan menambahkan lebih banyak fitur, meningkatkan jumlah parameter, atau menggunakan model yang lebih fleksibel. Namun, ini harus dilakukan dengan hati-hati untuk menghindari overfitting. 2) Gunakan algoritma yang berbeda: Jika algoritma saat ini tidak dapat menangkap pola dalam data, mungkin perlu untuk mencoba yang berbeda. Misalnya, jaringan saraf mungkin lebih efektif daripada model regresi linier untuk beberapa jenis data. 3) Meningkatkan jumlah data pelatihan: Jika model kurang sesuai karena kurangnya data, meningkatkan jumlah data pelatihan dapat membantu. Ini akan memungkinkan model untuk menangkap lebih baik pola-pola yang mendasari dalam data. 4) Regularisasi: Teknik regularizasi digunakan untuk mengatasi overfitting dengan menambahkan penalti yang memungkinkan untuk mencegah fungsi yang mengganggu.

Ekstrak berbagai cara untuk menangani underfitting disebutkan dalam teks

Cara yang berbeda untuk menangani underfitting yang disebutkan dalam teks adalah: - Meningkatkan kompleksitas model - Menggunakan algoritma yang berbeda - Meningkatkan jumlah data - Regularisasi - Metode Ensemble - Teknik Fitur