Come si manifestano i modelli deboli?

I modelli de machine learning deboli si manifestano attraverso una bassa precisione nelle previsioni, una scarsa capacità di generalizzazione e l'incapacità di catturare dipendenze complesse nei dati. Di solito si esprimono in:

• Alto errore sui dati di addestramento (underfitting).
• Incapacità del modello di evidenziare caratteristiche significative.
• Architetture lineari semplici o troppo limitate che non possono descrivere adeguatamente i dati.

Ad esempio, se un modello non riesce a classificare correttamente anche esempi semplici del set di addestramento, questo è un segno di un modello debole.