Extrae las distintas formas de tratar la inadaptación mencionadas en el texto
Resolver la inadaptación
Hay varias formas de tratar el ajuste insuficiente:

1) Aumentar la complejidad del modelo: Si el modelo es demasiado simple, puede ser necesario aumentar su complejidad añadiendo más características, aumentando el número de parámetros o utilizando un modelo más flexible. Sin embargo, esto debe hacerse con cuidado para evitar el sobreajuste.
2) Utiliza un algoritmo diferente: Si el algoritmo actual no es capaz de captar los patrones de los datos, puede ser necesario probar con uno diferente. Por ejemplo, una red neuronal puede ser más eficaz que un modelo de regresión lineal para algunos tipos de datos.
3) Aumenta la cantidad de datos de entrenamiento: Si el modelo no se ajusta bien debido a la falta de datos, aumentar la cantidad de datos de entrenamiento puede ayudar. Esto permitirá al modelo captar mejor los patrones subyacentes en los datos.
4) Regularización: La regularización es una técnica que se utiliza para evitar el sobreajuste, añadiendo un término de penalización a la función de pérdida que desincentiva los valores grandes de los parámetros. También puede utilizarse para evitar el ajuste insuficiente controlando la complejidad del modelo.
5) Métodos de conjunto: Los métodos de conjunto combinan varios modelos para crear una predicción más precisa. Esto puede ayudar a reducir la inadaptación al permitir que varios modelos trabajen juntos para captar los patrones subyacentes en los datos.
6) Ingeniería de características: La ingeniería de características implica la creación de nuevas características del modelo a partir de las existentes, que pueden ser más relevantes para el problema en cuestión. Esto puede ayudar a mejorar la precisión del modelo y evitar la inadaptación.
Las distintas formas de tratar el infraajuste que se mencionan en el texto son:
- Aumentar la complejidad del modelo
- Utilizar un algoritmo diferente
- Aumentar la cantidad de datos
- Regularización
- Métodos conjuntos
- Ingeniería de características
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