Como se manifestam os modelos fracos?

Modelos fracos em aprendizagem automática manifestam-se através de baixa precisão nas previsões, má capacidade de generalização e incapacidade de capturar dependências complexas nos dados. Geralmente, isso é expresso por:

• Alta taxa de erro nos dados de treino (underfitting).
• Incapacidade do modelo de identificar características significativas.
• Arquiteturas lineares simples ou demasiado limitadas que não conseguem descrever adequadamente os dados.

Por exemplo, se um modelo não consegue classificar corretamente até mesmo exemplos simples do conjunto de treino, isso é um sinal de um modelo fraco.