Hogyan nyilvánulnak meg a gyenge modellek?

A gyenge modellek a gépi tanulásban alacsony előrejelzési pontossággal, rossz általánosító képességgel és a komplex függőségek megragadásának képtelenségével nyilvánulnak meg az adatokban. Általában a következőkben fejeződnek ki:

• Magas hiba a tanulási adatokon (underfitting).
• A modell nem képes kiemelni a jelentős jellemzőket.
• Egyszerű lineáris vagy túl korlátozott architektúrák, amelyek nem képesek megfelelően leírni az adatokat.

Például, ha a modell még az egyszerű példákat sem tudja helyesen osztályozni a tanulási készletből, az gyenge modell jele.