Extrahiere die verschiedenen im Text erwähnten Möglichkeiten zum Umgang mit Underfitting
Auflösen von Unteranpassung
Es gibt mehrere Möglichkeiten, mit Unteranpassungen umzugehen:

1) Erhöhe die Komplexität des Modells: Wenn das Modell zu einfach ist, kann es notwendig sein, seine Komplexität zu erhöhen, indem man mehr Merkmale hinzufügt, die Anzahl der Parameter erhöht oder ein flexibleres Modell verwendet. Dies sollte jedoch vorsichtig geschehen, um eine Überanpassung zu vermeiden.
2) Verwende einen anderen Algorithmus: Wenn der aktuelle Algorithmus nicht in der Lage ist, die Muster in den Daten zu erfassen, kann es notwendig sein, einen anderen Algorithmus auszuprobieren. So kann zum Beispiel ein neuronales Netzwerk für einige Datentypen effektiver sein als ein lineares Regressionsmodell.
3) Erhöhe die Menge der Trainingsdaten: Wenn das Modell aufgrund von Datenmangel nicht richtig passt, kann es helfen, die Menge der Trainingsdaten zu erhöhen. So kann das Modell die zugrunde liegenden Muster in den Daten besser erfassen.
4) Regularisierung: Die Regularisierung ist eine Technik, die eine Überanpassung verhindert, indem sie der Verlustfunktion einen Straffaktor hinzufügt, der von großen Parameterwerten abhält. Sie kann auch verwendet werden, um eine Unteranpassung zu verhindern, indem die Komplexität des Modells kontrolliert wird.
5) Ensemble-Methoden: Bei Ensemble-Methoden werden mehrere Modelle kombiniert, um eine genauere Vorhersage zu erhalten. Dies kann dazu beitragen, das Underfitting zu reduzieren, da mehrere Modelle zusammenarbeiten, um die zugrunde liegenden Muster in den Daten zu erfassen.
6) Feature Engineering: Beim Feature-Engineering werden aus den vorhandenen Modellmerkmalen neue erstellt, die für das jeweilige Problem relevanter sein können. Dies kann dazu beitragen, die Genauigkeit des Modells zu verbessern und Underfitting zu verhindern.
Im Text werden verschiedene Möglichkeiten genannt, wie man mit Underfitting umgehen kann:
- Erhöhung der Komplexität des Modells
- Einen anderen Algorithmus verwenden
- Vergrößerung der Datenmenge
- Regularisierung
- Ensemble-Methoden
- Merkmalstechnik
Extract the different ways of dealing with underfitting mentioned in the text
Resolving underfitting
There are multiple ways to deal with underfitting:

1) Increase the complexity of the model: If the model is too simple, it may be necessary to increase its complexity by adding more features, increasing the number of parameters, or using a more flexible model. However, this should be done carefully to avoid overfitting.[13]
2) Use a different algorithm: If the current algorithm is not able to capture the patterns in the data, it may be necessary to try a different one. For example, a neural network may be more effective than a linear regression model for some types of data.[13]
3) Increase the amount of training data: If the model is underfitting due to lack of data, increasing the amount of training data may help. This will allow the model to better capture the underlying patterns in the data.[13]
4) Regularization: Regularization is a technique used to prevent overfitting by adding a penalty term to the loss function that discourages large parameter values. It can also be used to prevent underfitting by controlling the complexity of the model.[14]
5) Ensemble Methods: Ensemble methods combine multiple models to create a more accurate prediction. This can help to reduce underfitting by allowing multiple models to work together to capture the underlying patterns in the data.[15]
6) Feature engineering: Feature engineering involves creating new model features from the existing ones that may be more relevant to the problem at hand. This can help to improve the accuracy of the model and prevent underfitting.[13]
The different ways of deal with underfitting mentioned in the text are:
- Increase the complexity of the model
- Use a different algorithm
- Increase the amount of data
- Regularization
- Ensemble Methods
- Feature engineering