提取文字中提到的不同處理不足的方法
Context:解決不適合的問題 這種情況有多種方式處理:  1) 增加模型的複雜性:如果模型太簡單, 可能需要增加其複雜性, 這種情況應該小心, 2) 使用不同的演算法:如果目前的演算法無法捕捉資料中的模式, 例如, 神經網路可能比線性回歸模型對某些型別的資料更有效. 3) 增加訓練資料量:如果模型因缺乏資料而不足, 這將使模型更好地捕捉資料中的基本模式. 4) 調節:調節是用來防止過度配合的技術, 這樣也可以透過控制模型的複雜性來防止裝配不足. 5) 整體方法:整體方法結合多種模型, 這可以幫助減少不足的配備, 6) 功能工程:功能工程涉及從現有的模型中創造新的模型功能, 這樣可以提高模型的準確性,
該文字提到的不同處理不足安裝的方法是: - 增加模型的複雜性 - 使用不同的演算法 - 增加資料量 - 合法化 - 整體方法 - 功能工程