Aya sababaraha alesan naha modél anjeun overfitting. Sababaraha alesan mungkin nyaéta: -Data henteu cekap sareng biased: Data latihan anu dianggo pikeun ngawangun modél tiasa henteu rupa-rupa pikeun ngagambarkeun sakumna populasi. Éta tiasa biased kana demografi atanapi daérah anu tangtu, nyababkeun overfitting dina data anu sayogi. -Leakage data: Modél tiasa dilatih dina fitur anu henteu sayogi nalika produksi, nyababkeun overfitting. Contona, upami modél anjeun dilatih dina fitur sapertos waktos sareng tanggal, éta tiasa overfitting dina fitur éta tinimbang diajar pola dasar. -Arsitektur modél rumit: Arsitektur modél anjeun tiasa rumit teuing, kalayan seueur teuing parameter, condong lumangsung. Ieu tiasa kajantenan nalika modél nyobian mémori data latihan tibatan pola dasar. -Template data overfitting awal: Data anu dianggo pikeun ngalaksanakeun overfitting dina prosés
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence