Слабые модели — чем это проявляется?

Слабые модели в машинном обучении проявляются через низкую точность предсказаний, плохую обобщающую способность и неспособность захватывать сложные зависимости в данных. Обычно это выражается в:

• Высокой ошибке на тренировочных данных (underfitting).
• Неспособности модели выделить значимые признаки.
• Простых линейных или слишком ограниченных архитектурах, которые не могут адекватно описать данные.

Например, если модель не может правильно классифицировать даже простые примеры из обучающей выборки, это признак слабой модели.