Woran erkennt man schwache Modelle?

Schwache Modelle im maschinellen Lernen zeigen sich durch geringe Vorhersagegenauigkeit, schlechte Generalisierungsfähigkeit und Unfähigkeit, komplexe Abhängigkeiten in den Daten zu erfassen. Dies äußert sich typischerweise in:

• Hohem Fehler bei Trainingsdaten (Underfitting).
• Unfähigkeit des Modells, bedeutende Merkmale zu erkennen.
• Einfache lineare oder zu eingeschränkte Architekturen, die die Daten nicht adäquat beschreiben können.

Zum Beispiel, wenn ein Modell nicht einmal einfache Beispiele aus dem Trainingssatz korrekt klassifizieren kann, ist dies ein Zeichen für ein schwaches Modell.