Hoe manifesteren zwakke modellen zich?

Zwakke modellen in machine learning worden gekenmerkt door een lage voorspellingsnauwkeurigheid, slechte generalisatie en het onvermogen om complexe afhankelijkheden in de gegevens te vangen. Dit uit zich meestal in:

• Hoge fout op de trainingsgegevens (underfitting).
• Onvermogen van het model om significante kenmerken te identificeren.
• Eenvoudige lineaire of te beperkte architecturen die de gegevens niet adequaat kunnen beschrijven.

Bijvoorbeeld, als een model zelfs eenvoudige voorbeelden uit de trainingsset niet correct kan classificeren, is dat een teken van een zwak model.